这个 m 文件计算预测的近似决定系数 (R2)，比如 R2pred = 1 - (PRESS/SST) 其中 PRESS = 预测误差平方和，SST = 总平方和。 该统计数据给出了回归模型预测能力的一些指示。 因此，与最小二乘拟合解释的原始数据中变异的大约百分比相比，我们可以期望模型“解释”预测新观测值的变异百分比。 语法：函数 x = apR2p(D) 输入： D - 矩阵数据 (=[XY])（最后一列必须是 Y 因变量；X 独立变量）。 输出： x - 预测的近似决定系数 (R2)。

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看不惯别人的5分，我想上传0分的，但是最低是2分，所以只能先2分了

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