График поля точек или добавленный переменный график модели линейной регрессии
plot(mdl)h = plot(mdl)plot( создает график модели mdl)mdl линейной регрессии. Тип графика зависит от количества переменных прогноза.
Если mdl включает несколько переменных прогноза, plot создает Добавленный Переменный График для целой модели кроме константы (прерывание) термин, эквивалентный plotAdded(mdl).
Если mdl включает одну переменную прогноза, plot создает график рассеивания данных наряду с кривой по экспериментальным точкам и доверительными границами.
Если mdl не включает предиктор, plot создает гистограмму невязок, эквивалентных plotResiduals(mdl).
h = plot(mdl)h, чтобы изменить свойства определенной строки или закрашенной фигуры после того, как вы создадите график. Для списка свойств смотрите Line Properties и Свойства исправления.
Создайте модель линейной регрессии пробега автомобиля как функция веса и модельный год. Затем создайте добавленный переменный график видеть значение модели.
Создайте модель линейной регрессии пробега от набора данных carsmall.
load carsmall Year = categorical(Model_Year); tbl = table(MPG,Weight,Year); mdl = fitlm(tbl,'MPG ~ Year + Weight^2');
Создайте добавленный переменный график модели.
plot(mdl)
График иллюстрирует, что модель является значительной, потому что горизонтальная строка не соответствует между доверительными границами.
Создайте тот же график при помощи функции plotAdded.
plotAdded(mdl)
Создайте график рассеивания данных наряду с кривой по экспериментальным точкам и доверительными границами для простой модели линейной регрессии. Простая модель линейной регрессии включает только одну переменную прогноза.
Создайте простую модель линейной регрессии пробега от набора данных carsmall.
load carsmall tbl = table(MPG,Weight); mdl = fitlm(tbl,'MPG ~ Weight')
mdl =
Linear regression model:
MPG ~ 1 + Weight
Estimated Coefficients:
Estimate SE tStat pValue
__________ _________ _______ __________
(Intercept) 49.238 1.6411 30.002 2.7015e-49
Weight -0.0086119 0.0005348 -16.103 1.6434e-28
Number of observations: 94, Error degrees of freedom: 92
Root Mean Squared Error: 4.13
R-squared: 0.738, Adjusted R-Squared: 0.735
F-statistic vs. constant model: 259, p-value = 1.64e-28
pValue переменной Weight является очень маленьким, что означает, что переменная является статистически значительной в модели. Визуализируйте этот результат путем создания графика рассеивания данных, наряду с кривой по экспериментальным точкам и ее 95% доверительных границ, использования функции plot.
plot(mdl)
График иллюстрирует, что модель является значительной, потому что горизонтальная строка не соответствует между доверительными границами, который сопоставим с результатом pValue.
Создайте тот же график при помощи функции plotAdded.
plotAdded(mdl)
Когда модель включает только один термин в дополнение к постоянному термину, настроенное значение эквивалентно своему исходному значению. Поэтому этот добавленный переменный график совпадает с графиком рассеивания, созданным функцией plot.
Data Cursor отображает значения выбранной точки графика во всплывающей подсказке (маленькое текстовое поле, расположенное рядом с точкой данных). Всплывающая подсказка включает x - ось и y - значения оси для выбранной точки, наряду с именем наблюдения или номером.
Объект LinearModel обеспечивает несколько функций построения графика.
При создании модели используйте plotAdded, чтобы понять эффект добавления или удаления переменной прогноза.
При проверке модели используйте plotDiagnostics, чтобы найти сомнительные данные и понять эффект каждого наблюдения. Кроме того, используйте plotResiduals, чтобы анализировать невязки модели.
После подбирания модели используйте plotAdjustedResponse, plotPartialDependence и plotEffects, чтобы понять эффект конкретного предиктора. Используйте plotInteraction, чтобы понять эффект взаимодействия между двумя предикторами. Кроме того, используйте plotSlice, чтобы построить срезы через поверхность прогноза.
Функция plot создает добавленный переменный график для модели в целом (кроме постоянного термина), если модель включает несколько условий. Используйте plotAdded, чтобы выбрать конкретные предикторы для добавленного переменного графика.