通常情况下，误差可以通过以下几种方法进行计算和评估：

1. 均方误差（MSE）

均方误差是最常用的误差评估指标之一。它通过计算预测值与真实值之间差值的平方的平均值来反映误差大小。公式如下：

\[ \text{MSE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2 \]

其中 \( y_i \) 是实际观测值，\( \hat{y}_i \) 是模型预测值，\( n \) 是样本数量。

2. 平均绝对误差（MAE）

平均绝对误差则更加关注误差的绝对值，而非平方后的值。它的计算公式为：

\[ \text{MAE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} |y_i - \hat{y}_i| \]

MAE 对异常点不敏感，适合用于对极端偏差较为敏感的情况。

3. 决定系数（R²）

决定系数可以用来衡量模型解释变量变化的能力，其值介于 0 和 1 之间，越接近 1 表示模型拟合得越好。计算公式为：

\[ R^2 = 1 - \frac{\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2}{\sum_{i=1}^{n}(y_i - \bar{y})^2} \]

其中 \( \bar{y} \) 是实际观测值的均值。

实际操作步骤

在 MATLAB 中实现这些误差计算非常方便。首先，确保你已经得到了最佳拟合参数，并且能够生成对应的预测值 \( \hat{y}_i \)。然后，根据上述公式编写简单的脚本来计算具体的误差值。

例如，要计算均方误差，可以直接利用 MATLAB 的内置函数 `mean` 和数组运算：

```matlab

% 假设 y 是实际数据，y_fit 是拟合得到的数据

mse_value = mean((y - y_fit).^2);

```

通过合理选择并正确应用上述误差度量方法，可以帮助我们更好地理解模型的表现，并据此做出改进或调整。记住，在不同的应用场景下，可能需要侧重不同的误差衡量标准以获得最优的结果。