Преобразуйте матрицу предиктора, чтобы разработать матрицу
D = x2fx(X,model)
D = x2fx(X,model,categ)
D = x2fx(X,model,categ,catlevels)
D = x2fx(X, преобразовывает матрицу предикторов model)X к матрице проекта D для регрессионного анализа. Отличные переменные прогноза должны появиться в различных столбцах X.
Дополнительный вход model управляет моделью регрессии. По умолчанию x2fx возвращает матрицу проекта для линейной аддитивной модели с постоянным термином. model является одним из следующего:
'linear' — Постоянные и линейные члены. Это значение по умолчанию.
'interaction' — Постоянные, линейные, и периоды взаимодействия
'quadratic' — Постоянный, линейный, взаимодействие и условия в квадрате
'purequadratic' — Постоянные, линейные, и условия в квадрате
Если X имеет n столбцы, порядок столбцов D для полной квадратичной модели:
Постоянный термин
Линейные члены (столбцы X, в порядке 1, 2..., n)
Периоды взаимодействия (попарные продукты столбцов X, по порядку (1, 2), (1, 3)..., (1, n), (2, 3)..., (n–1, n))
Условия в квадрате (в порядке 1, 2..., n)
Другие модели используют подмножество этих условий в том же порядке.
Также model может быть матрицей, задающей полиномиальные условия произвольного порядка. В этом случае model должен иметь один столбец для каждого столбца в X и одной строке для каждого члена в модели. Записи в любой строке model являются степенями для соответствующих столбцов X. Например, если X имеет столбцы X1, X2 и X3, то строка [0 1 2] в model задает термин (X1.^0).*(X2.^1).*(X3.^2). Строка всех нулей в model задает постоянный термин, который может быть не использован.
D = x2fx(X, столбцы обработок с числами, перечисленными в векторном model,categ)categ как категориальные переменные. Условия, включающие категориальные переменные, производят фиктивные переменные столбцы в D. Фиктивные переменные вычисляются под предположением, что возможные категориальные уровни полностью перечисляются уникальными значениями, которые появляются в соответствующем столбце X.
D = x2fx(X, принимает векторный model,categ,catlevels)catlevels та же длина как categ, задавая количество уровней в каждой категориальной переменной. В этом случае значения в соответствующем столбце X должны быть целыми числами в диапазоне от 1 до конкретного количества уровней. Не все уровни должны появиться в X.
Следующее преобразовывает 2 предиктора X1 и X2 (столбцы X) в матрицу проекта для полной квадратичной модели с условиями constant, X1, X2, X1.*X2, X1.^2 и X2.^2.
X = [1 10
2 20
3 10
4 20
5 15
6 15];
D = x2fx(X,'quadratic')
D =
1 1 10 10 1 100
1 2 20 40 4 400
1 3 10 30 9 100
1 4 20 80 16 400
1 5 15 75 25 225
1 6 15 90 36 225Следующее преобразовывает 2 предиктора X1 и X2 (столбцы X) в матрицу проекта для квадратичной модели с условиями constant, X1, X2, X1.*X2 и X1.^2.
X = [1 10
2 20
3 10
4 20
5 15
6 15];
model = [0 0
1 0
0 1
1 1
2 0];
D = x2fx(X,model)
D =
1 1 10 10 1
1 2 20 40 4
1 3 10 30 9
1 4 20 80 16
1 5 15 75 25
1 6 15 90 36