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bestimmtheitsmaß aus lsqnonlin |
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| esen |
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Verfasst am: 12.07.2009, 12:09
Titel: bestimmtheitsmaß aus lsqnonlin
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Hi,
ich fitte eine nichtlineare Funktion mit lsqonlin() und würde mich für das Bestimmtheitsmaß (R^2) des Fits interessieren.
lsqnonlin(...) liefert ja eine Reihe von Werten:
[x,resnorm] = lsqnonlin(...) returns the value of the squared 2-norm of the residual at x: sum(fun(x).^2).
[x,resnorm,residual] = lsqnonlin(...) returns the value of the residual, fun(x), at the solution x.
Kann ich mir daraus R^2 berechnen?
Oder muss ich das anders angehen?
MfG
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| Coja |
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Verfasst am: 13.07.2009, 09:16
Titel:
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Hallo.
Hast du dir den Wert von Resnorm schonmal angesehen? Der liefert dir das gewünschte Residuum. Kannst ja auch mal ein Polynom anpassen lassen und dir den R-Wert dafür ausgeben lassen, die Werte sollten etwa gleich groß sein.
Kleiner Tipp: bei lsqnonlin wird der R²-Wert ausgegeben, bei polyfit nur der R-Wert.
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| esen |
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Verfasst am: 13.07.2009, 13:25
Titel:
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hm ja resnorm gibt mir ja die summe der quadratischen differenzen zwischen messwert und fit. (in meinen fall ein wert irgendwo bei 70)
wie berechne ich daraus R^2 ?
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| Coja |
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Verfasst am: 14.07.2009, 09:38
Titel:
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| Zitat: |
| wie berechne ich daraus R^2 ? |
Am besten ist, du setzt es gleich  Der R²-Wert ergibt sich doch aus der Summe der quadratischen Abstände, demzufolge bekommst du die zu optimierende Größe durch Resnorm geliefert.
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| esen |
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Verfasst am: 14.07.2009, 12:11
Titel:
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| Coja |
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Verfasst am: 14.07.2009, 13:14
Titel:
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Ja wenn du diesen R²-Wert meinst, dann muss etwas zwischen 0 und 1 rauskommen. Aber eigentlich ist bei einer nichtlinearen Anpassung mit lsqnonlin dieser Wert eher uninteressant. Das Residuum R ist doch viel aussagekräftiger. Gegebenfalls kann man es noch mit der Anzahl der Messwerte normieren (abzüglich der Freiheitsgrade).
Falls du dennoch "deinen" R²-Wert ausrechenen möchtest, dann setz doch die Formel aus Wikipedia in Matlab um.
Die Befehle
können dir dabei behilflich sein.
Aber wie ich bereits erwähnt habe, der Wert zeigt nur an, wie gut ein linearer Zusammenhang besteht. Da kannst du auch eine lineare Anpassung vornehmen und dir die Residuen anschauen. Ich finde den Wert wenig sinnvoll...
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| esen |
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Verfasst am: 14.07.2009, 14:02
Titel:
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ich wollte eigentlich den R^2 Faktor des Fits mit OriginLab mit dem den mir lsqnonlin liefert vergleichen.
aber wenn du sagst dieser Wert is nur für lineare Zusammenhänge geeignet werd ich davon lieber absehen und auf die residuen zurückgreifen.
danke vielmals
mfg
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