Matlab - Mínimos cuadrados

%% Interfaz

% Array X

x_str = input('Inserte array X: ','s');

x = str2double(split(x_str));

fprintf('\n');

% Array Y

y_str = input('Inserte array Y: ','s');

y = str2double(split(y_str));

fprintf('\n');

% Error por dimensiones

if (length(x) ~= length(y))

    fprintf('ERROR! Revisa que las dimensiones del array X e Y sean iguales.\n\n');

end

%% Programa

% Array X con más resolución (100 puntos)

x_fit_accurate = linspace(min(x),max(x));

% Prueba y evaluación de diferentes regresiones polinómicas (hasta orden 5)

for n = 1 : 5

    p = polyfit(x,y,n);

    y_fit(:,n) = polyval(p,x);

    y_fit_accurate(:,n) = polyval(p,x_fit_accurate);

    Rsq(n) = 1 - sum((y - y_fit(:,n)).^2)/sum((y - mean(y)).^2);

end

% Elección de la mejor regresión (Rsq)

RsqMax = max(Rsq);

idx_RsqMax = find(Rsq == RsqMax,01,'first');

% NOTA. La variable "Rsq" hace referencia al parámetro R^2, el cual se

% utiliza para conocer la calidad de una regresión.

% NOTA 2. Si más de una regresión tienen el mismo "Rsq", se elige el

% primero de todos por sencillez.

%% Gráfico

figure;

plot(x,y,'o');

hold on;

plot(x_fit_accurate,y_fit_accurate(:,idx_RsqMax));

grid on;