如何量化Matlab中wblplot生成图像的拟合优度（如r²）？

方法一：手动复现wblplot的坐标转换 #

wblplot本质是将数据转换为威布尔概率纸的对数坐标后绘制直线，我们可以手动复现这个过程来获取(X,Y)数据：

rng('default')  % 保证可复现
r = wblrnd(1.2,1.5,50,1);

% 1. 对数据排序
sorted_r = sort(r);
n = length(sorted_r);
% 2. 计算中位秩（wblplot默认使用的经验概率公式）
p = (1:n - 0.5)/n;
% 3. 转换为威布尔概率纸的坐标
X = log(sorted_r);
Y = log(-log(1 - p));

方法二：从已绘制的wblplot中提取数据 #

如果已经运行了wblplot绘图，可以直接从坐标轴对象中提取数据：

% 获取当前坐标轴
ax = gca;
% 获取绘图线条对象
line_obj = ax.Children;
% 提取X、Y数据
X = line_obj.XData;
Y = line_obj.YData;

计算拟合优度（R²） #

拿到X和Y数据后，用fitlm拟合线性模型并提取R²：

mdl = fitlm(X, Y);
r_squared = mdl.Rsquared.Ordinary;
disp(['拟合优度R²：', num2str(r_squared)])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user2587726