Exponenta Banner
exponenta event banner

coefTest

Класс: NonLinearModel

Линейный тест гипотезы на нелинейных коэффициентах модели регрессии

расширьте все на странице

Синтаксис

p = coefTest(mdl)
p = coefTest(mdl,H)
p = coefTest(mdl,H,C)
[p,F] = coefTest(mdl,...)
[p,F,r] = coefTest(mdl,...)

Описание

p = coefTest(mdl) вычисляет p - значение для теста F, что все содействующие оценки в mdl являются нулем.

p = coefTest(mdl,H) выполняет тест F тот   H*B = 0, где B представляет вектор коэффициентов.

p = coefTest(mdl,H,C) выполняет тест F тот   H*B = C.

[p,F] = coefTest(mdl,...) возвращается F тестируют статистическую величину.

[p,F,r] = coefTest(mdl,...) возвращает степени свободы числителя для теста.

Входные параметры

mdl

Нелинейная модель регрессии, созданная fitnlm.

H

Числовая матрица, имеющая один столбец для каждого коэффициента в модели. Когда H является входом, выводом p является p - значение для F тестирует тот   H*B = 0, где B представляет вектор коэффициентов.

C

Числовой вектор с одинаковым числом строк как H. Когда C является входом, выводом p является p - значение для F тестирует тот   H*B = C, где B представляет вектор коэффициентов.

Выходные аргументы

p

p- теста F (см. Определения).

F

Значение тестовой статистической величины для теста F (см. Определения).

r

Степени свободы числителя для теста F (см. Определения). Статистическая величина F имеет степени свободы r в числителе и степени свободы mdl.DFE в знаменателе.

Примеры

развернуть все

Скрипт Open Live Script

Сделайте нелинейную модель пробега как функция веса от набора данных carsmall. Протестируйте коэффициенты, чтобы видеть, должны ли все быть нулем.

Создайте экспоненциальную модель пробега автомобиля как функция веса от данных carsmall. Масштабируйте вес фактором 1 000, таким образом, все переменные примерно равны в размере.

load carsmall
X = Weight;
y = MPG;
modelfun = 'y ~ b1 + b2*exp(-b3*x/1000)';
beta0 = [1 1 1];
mdl = fitnlm(X,y,modelfun,beta0);

Протестируйте модель на существенные различия от постоянной модели. 

p = coefTest(mdl)
p = 1.3708e-36

Нет сомнения, что модель содержит ненулевые условия.

Больше о

развернуть все

Альтернативы

Значения обычно используемой тестовой статистики доступны в таблице mdl.Coefficients.

Смотрите также

Темы

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox
Поддержка