plotResiduals

Постройте невязки модели линейной регрессии

свернуть все на странице

Синтаксис

plotResiduals(mdl)
plotResiduals(mdl,plottype)
plotResiduals(mdl,plottype,Name,Value)
h = plotResiduals(___)

Описание

пример

plotResiduals(mdl) создает график гистограммы модели линейной регрессии (mdl) невязки.

пример

plotResiduals(mdl,plottype) указывает, что остаточный график вводит plottype.

plotResiduals(mdl,plottype,Name,Value) задает дополнительные опции с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение". Например, можно задать остаточный тип и графические свойства остаточных точек данных.

h = plotResiduals(___) возвращает графические объекты для строк и закрашенной фигуры в графике с помощью любой из комбинаций входных аргументов в предыдущих синтаксисах. Используйте h, чтобы изменить свойства определенной строки или закрашенной фигуры после того, как вы создадите график. Для списка свойств смотрите Line Properties и Свойства исправления.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Постройте гистограмму невязок подходящей модели линейной регрессии.

Загрузите набор данных carsmall и соответствуйте модели линейной регрессии пробега как функция модельного года, веса, и вес придал квадратную форму. 

load carsmall
tbl = table(MPG,Weight);
tbl.Year = categorical(Model_Year);
mdl = fitlm(tbl,'MPG ~ Year + Weight^2');

Создайте гистограмму необработанных невязок с помощью масштабирования функции плотности вероятности. 

plotResiduals(mdl)

Областью каждой панели является относительное количество наблюдений. Сумма баров равна 1.

Скрипт Open Live Script

Создайте график нормального распределения невязок подходящей модели линейной регрессии.

Загрузите набор данных carsmall и соответствуйте модели линейной регрессии пробега как функция модельного года, веса, и вес придал квадратную форму. 

load carsmall
X = [Weight,Model_Year];
mdl = fitlm(X,MPG,...
    'y ~ x2 + x1^2','Categorical',2);

Создайте график нормального распределения невязок подобранной модели. 

plotResiduals(mdl,'probability')

Входные параметры

свернуть все

Модель линейной регрессии, заданная как объект LinearModel, созданный с помощью fitlm или stepwiselm.

Постройте тип, заданный как одно из значений в этой таблице:

ЗначениеОписание
'caseorder'Невязки по сравнению с порядком случая (номер строки)
'fitted'Невязки по сравнению с подходящими значениями
'histogram'Гистограмма невязок с помощью масштабирования функции плотности вероятности. Областью каждой панели является относительное количество наблюдений. Сумма баров равна 1.
'lagged'Невязки по сравнению с изолированными невязками (r (t) по сравнению с r (t – 1))
'probability'График нормального распределения невязок. Для получения дополнительной информации смотрите probplot.
'symmetry'График симметрии невязок вокруг их медианы (невязки в верхнем хвосте – медиане по сравнению с медианой – невязки в более низком хвосте). Этот график включает точечную ссылочную строку y = x, чтобы исследовать симметрию невязок.

Аргументы в виде пар имя-значение

Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми. Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: 'Color','blue','Marker','o'

Примечание

Графические свойства, перечисленные здесь, являются только подмножеством. Для полного списка смотрите Line Properties для строк и Свойства исправления для гистограммы. Заданные свойства применяются к внешнему виду остаточных точек данных или внешнему виду гистограммы.

Тип невязки используется в графике, заданном как пара, разделенная запятой, состоящая из 'ResidualType' и одно из этих значений:

ЗначениеОписание
'raw'Наблюдаемый минус подходящие значения
'pearson'Необработанные невязки, разделенные полностью среднеквадратическая ошибка (RMSE)
'standardized'Необработанные невязки разделены на их предполагаемое стандартное отклонение
'studentized'Необработанные невязки, разделенные на независимого политика (удаляют 1), оценка их стандартного отклонения

Свойство Residuals mdl содержит остаточные значения, используемые plotResiduals, чтобы создать графики.

Для получения дополнительной информации смотрите Невязки.

Цвет линии, заданный как пара, разделенная запятой, состоящая из 'Color' и триплета RGB, шестнадцатеричного цветового кода, названия цвета или краткого названия для одного из параметров цвета, перечислен в следующей таблице.

Аргумент пары "имя-значение" 'Color' также определяет цвет контура маркера и цвет заливки маркера, если 'MarkerEdgeColor' является 'auto' (значение по умолчанию), и 'MarkerFaceColor' является 'auto'.

Для пользовательского цвета задайте триплет RGB или шестнадцатеричный цветовой код.

  • Триплет RGB представляет собой трехэлементный вектор-строку, элементы которого определяют интенсивность красных, зеленых и синих компонентов цвета. Интенсивность должны быть в диапазоне [0,1]; например, [0,4 0,6 0,7].

  • Шестнадцатеричный цветовой код является вектором символов или скаляром строки, который запускается с символа хеша (#), сопровождаемый тремя или шестью шестнадцатеричными цифрами, которые могут колебаться от 0 до F. Значения не являются чувствительными к регистру. Таким образом цветовые коды '#FF8800', '#ff8800', '#F80' и '#f80' эквивалентны.

Кроме того, вы можете задать имена некоторых простых цветов. Эта таблица приводит опции именованного цвета, эквивалентные триплеты RGB и шестнадцатеричные цветовые коды.

Название цветаКраткое названиеТриплет RGBШестнадцатеричный цветовой кодВнешний вид
'red''r'[1 0 0]'#FF0000'

'green''g'[0 1 0]'#00FF00'

'blue''b'[0 0 1]'#0000FF'

'cyan' 'c'[0 1 1]'#00FFFF'

'magenta''m'[1 0 1]'#FF00FF'

'yellow''y'[1 1 0]'#FFFF00'

'black''k'[0 0 0]'#000000'

'white''w'[1 1 1]'#FFFFFF'

'none'Не применяетсяНе применяетсяНе применяетсяНет цвета

Вот являются триплеты RGB и шестнадцатеричные цветовые коды для цветов по умолчанию использованием MATLAB® во многих типах графиков.

Триплет RGBШестнадцатеричный цветовой кодВнешний вид
[0 0.4470 0.7410]'#0072BD'

[0.8500 0.3250 0.0980]'#D95319'

[0.9290 0.6940 0.1250]'#EDB120'

[0.4940 0.1840 0.5560]'#7E2F8E'

[0.4660 0.6740 0.1880]'#77AC30'

[0.3010 0.7450 0.9330]'#4DBEEE'

[0.6350 0.0780 0.1840]'#A2142F'

Пример: 'Color','blue'

Ширина линии, заданная как пара, разделенная запятой, состоящая из 'LineWidth' и положительного значения в точках. Если у линии есть маркеры, ширина линии также влияет на края маркера.

Пример: 'LineWidth',0.75

Символ маркера, заданный как пара, разделенная запятой, состоящая из 'Marker' и одно из значений в этой таблице.

ЗначениеОписание
'o'Круг
'+'Знак «плюс»
'*'Звездочка
'.'Точка
'x'Крест
square' или 's'Квадрат
'diamond' или 'd'Ромб
'^'Треугольник, направленный вверх
'v'Нисходящий треугольник
'>'Треугольник, указывающий вправо
'<'Треугольник, указывающий влево
pentagram' или 'p'Пятиконечная звезда (пентаграмма)
'hexagram' or 'h'Шестиконечная звезда (гексаграмма)
'none'Никакие маркеры

Пример: 'Marker','+'

Цвет контура маркера, заданный как пара, разделенная запятой, состоящая из 'MarkerEdgeColor' и триплета RGB, шестнадцатеричного цветового кода, названия цвета или краткого названия для одного из параметров цвета, перечислен в аргументе пары "имя-значение" Color.

Значение по умолчанию 'auto' использует тот же цвет, заданный при помощи 'Color'.

Пример: 'MarkerEdgeColor','blue'

Цвет заливки маркера, заданный как пара, разделенная запятой, состоящая из 'MarkerFaceColor' и триплета RGB, шестнадцатеричного цветового кода, названия цвета или краткого названия для одного из параметров цвета, перечислен в аргументе пары "имя-значение" Color.

Значение 'auto' использует тот же цвет, заданный при помощи 'Color'.

Пример: 'MarkerFaceColor','blue'

Размер маркера, заданный как пара, разделенная запятой, состоящая из 'MarkerSize' и положительного значения в точках.

Пример: 'MarkerSize',2

Выходные аргументы

свернуть все

Графические объекты, соответствующие строкам или закрашенной фигуре в графике, возвращенном как графический массив. Используйте запись через точку, чтобы запросить и установить свойства графических объектов. Для получения дополнительной информации смотрите Line Properties и Свойства исправления.

Можно использовать аргументы пары "имя-значение", чтобы задать внешний вид остаточных точек данных или внешний вид гистограммы, соответствуя первому графическому объекту h(1).

Советы

  • 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.

Альтернативная функциональность

  • 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.

Смотрите также

|

Темы

Представленный в R2012a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте