RSquare 计算器：决定系数 - MATLAB开发
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简介：
RSquare计算器是一款用于计算决定系数(R²)的MATLAB工具。它帮助用户评估回归模型对数据变化解释的程度，适用于数据分析和科学研究。
计算数据拟合模型与RMSE的确定系数可以通过函数 [r2 rmse] = rsquare(y,f) 或者 [r2 rmse] = rsquare(y,f,c) 来实现，其中RSQUARE 函数用于计算实际数据Y和模型预测值F之间的决定系数（R 方）值。此代码采用了通用版本的 R-square 计算方法，该方法基于估计误差变化与原始数据变化的比较。
此外，RSQUARE 还提供了均方根误差 (RMSE) 的输出结果以供用户使用。需要注意的是，在计算过程中，涉及 NaN 值的数据会被忽略不计。
输入参数：
- Y：实际观测值
- F ：模型拟合的结果
- C（可选）：表示是否在模型中包含常数项，默认为 TRUE
对于没有包含常数项的模型，R 平方可能不是一个有效的评估指标。当设置选项C 为 FALSE时，则采用替代 R 方计算公式 [R2 = 1 - NORM(Y-F)/NORM(Y)]。
输出参数：
- r2：决定系数
- rmse ：均方根误差
示例应用：
x = 0:0.1:10;
y = 2.*x + 1 + randn(size(x));
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