coefCI

Класс: NonLinearModel

Доверительные интервалы содействующих оценок нелинейной модели регрессии

Синтаксис

ci = coefCI(mdl)
ci = coefCI(mdl,alpha)

Описание

ci = coefCI(mdl) возвращает доверительные интервалы для коэффициентов в mdl.

ci = coefCI(mdl,alpha) возвращает доверительные интервалы с доверительным уровнем   1 - alpha.

Входные параметры

mdl

Нелинейная модель регрессии, созданная fitnlm.

alpha

Скаляр от 0 до 1, вероятность, что доверительный интервал не содержит истинное значение.

Значение по умолчанию: 0.05

Выходные аргументы

ci

k-by-2 матрица доверительных интервалов. j th строка ci является доверительным интервалом коэффициента j mdl. Имя коэффициента j mdl находится в mdl .CoefNames.

Примеры

развернуть все

Создайте нелинейную модель для автоматического пробега на основе данных carbig. Затем получите доверительные интервалы для получившихся коэффициентов модели.

Загрузите данные и создайте нелинейную модель.

load carbig
ds = dataset(Horsepower,Weight,MPG);
modelfun = @(b,x)b(1) + b(2)*x(:,1) + ...
    b(3)*x(:,2) + b(4)*x(:,1).*x(:,2);
beta0 = [1 1 1 1];
mdl = fitnlm(ds,modelfun,beta0)
mdl = 
Nonlinear regression model:
    MPG ~ b1 + b2*Horsepower + b3*Weight + b4*Horsepower*Weight

Estimated Coefficients:
           Estimate         SE         tStat       pValue  
          __________    __________    _______    __________

    b1        63.558        2.3429     27.127    1.2343e-91
    b2      -0.25084      0.027279    -9.1952    2.3226e-18
    b3     -0.010772    0.00077381    -13.921    5.1372e-36
    b4    5.3554e-05    6.6491e-06     8.0542    9.9336e-15


Number of observations: 392, Error degrees of freedom: 388
Root Mean Squared Error: 3.93
R-Squared: 0.748,  Adjusted R-Squared 0.746
F-statistic vs. constant model: 385, p-value = 7.26e-116

Все коэффициенты имеют чрезвычайно маленький pЗначения. Это означает, что доверительный интервал вокруг коэффициентов не будет содержать точку 0, если доверительный уровень не будет очень высок.

Найдите 95% доверительных интервалов для коэффициентов модели.

ci = coefCI(mdl)
ci = 4×2

   58.9515   68.1644
   -0.3045   -0.1972
   -0.0123   -0.0093
    0.0000    0.0001

Доверительный интервал для b4, кажется, содержит 0. Исследуйте его более подробно.

ci(4,:)
ans = 1×2
10-4 ×

    0.4048    0.6663

Как ожидалось доверительный интервал не содержит точку 0.

Больше о

развернуть все

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте