gnuplot的相关系数

我想使用拟合函数绘制数据：

函数f（x）=a+b*x**2

。绘图后，我得到以下结果：

correlation matrix of the fit parameters:

               m      n      
m               1.000 
n              -0.935  1.000 

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我的问题是：如何在gnuplot上找到相关系数？

如果您正在寻找一种方法来计算相关系数，那么您使用gnuplot的运气就不好了，如本文所述

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有许多其他工具用于计算相关系数，例如..

虽然没有直接解决此问题的方法，但有一种解决方法是可能的。我将使用python/numpy对其进行说明。首先，gnuplot脚本中生成fit并与python脚本连接的部分：

    file = "my_data.tsv"
    f(x)=a+b*(x)
    fit f(x) file using 2:3 via a,b
    r = system(sprintf("python correlation.py %s",file)) 
    ti = sprintf("y = %.2f + %.2fx (r = %s)", a, b, r)
    plot \
      file using 2:3 notitle,\
      f(x) title ti

这将运行correlation.py以检索字符串格式的相关性“r”。它使用“r”为拟合线生成标题。然后，correlation.py：

    from numpy import genfromtxt
    from numpy import corrcoef
    import sys
    data = genfromtxt(sys.argv[1], delimiter='\t')
    r = corrcoef(data[1:,1],data[1:,2])[0,1]
    print("%.3f" % r).lstrip('0')

这里，假设第一行是标题行。此外，用于计算相关性的列现在硬编码为第1和第2条。当然，这两种设置也可以更改并转换为参数

拟合线的最终标题为（例如个人示例）：

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您可以在gnuplot中使用

stats

命令，其语法类似于

plot

命令：

stats“file.dat”使用2:（f（$2））名称“A”

相关系数将存储在

A_Correlation

变量中。您可以随后使用它来打印数据，也可以使用

设置标签

命令在屏幕上打印：

在图0.1、图0.85处设置标签1 sprintf（“r=%4.2f”，A_相关性）

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您可以在中找到有关

stats

命令的更多信息。

因为您可能正在使用fit函数，您可以首先参考该函数以获得R2值。 该链接使用某些现有变量，如FIT\u WSSR、FIT\u NDF来计算R2值。 R2的代码规定为：

SST = FIT_WSSR/(FIT_NDF+1)
SSE=FIT_WSSR/(FIT_NDF)
SSR=SST-SSE
R2=SSR/SST

下一步是在图形上显示R^2值。可使用以下代码实现：

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在图0.7和图0.7中设置标签1 sprintf（“r=%f”，R2）

我认为你把这篇博文缩写得太多了。SST计算需要在特殊拟合后进行（

fit m'your data file'，使用1:2 via m

，以获得平均值），而不是在常规拟合后进行，如其他赋值。（此外，我认为SSE计算需要除以

FIT\u NDF+2

，而不是

FIT\u NDF

，但该错误也出现在博客文章中。）主要来说，R2通常被用作定性工具，而不是定量工具。对于许多应用，R2为0.88实际上与0.82相似。但我很想了解更多关于FIT_NDF+2逻辑的信息，因为它更准确。另外，你能解释一下这种特殊配合与一般配合的术语吗。此外，为了清楚起见，这是拟合右侧的R*2值。因为这个googlegroup（）声明我们不能使用gnuplot计算R*2。

SST = FIT_WSSR/(FIT_NDF+1)
SSE=FIT_WSSR/(FIT_NDF)
SSR=SST-SSE
R2=SSR/SST