График поля точек или добавленный переменный график модели линейной регрессии
plot( создает график модели mdl)mdl линейной регрессии. Тип графика зависит от количества переменных предикторов.
Если mdl включает несколько переменных предикторов, plot создает Добавленный Переменный График для целой модели кроме константы (прерывание) термин, эквивалентный plotAdded(mdl).
Если mdl включает один переменный предиктор, plot создает график рассеивания данных наряду с кривой по экспериментальным точкам и доверительными границами.
Если mdl не включает предиктор, plot создает гистограмму остаточных значений, эквивалентных plotResiduals(mdl).
h = plot(mdl)h изменить свойства определенной линии или закрашенной фигуры после того, как вы создаете 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 carsmall набор данных.
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 линия не соответствует между доверительными границами.
Создайте тот же график при помощи plotAdded функция.
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 один переменный предиктор.
Создайте простую модель линейной регрессии пробега от carsmall набор данных.
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 из Weight переменная очень мала, 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 plot функция.
plot(mdl)
График иллюстрирует, что модель является значительной, потому что горизонтальная линия не соответствует между доверительными границами, который сопоставим с pValue результат.
Создайте тот же график при помощи plotAdded функция.
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 plot функция.
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.
LinearModel объект обеспечивает несколько функций построения графика.
При создании модели используйте plotAdded изучать эффект добавления или удаления переменного предиктора.
При проверке модели используйте plotDiagnostics найти сомнительные данные и изучить эффект каждого наблюдения. Кроме того, используйте plotResiduals анализировать остаточные значения модели.
После подбирания модели используйте plotAdjustedResponse, plotPartialDependence, и plotEffects изучать эффект конкретного предиктора. Используйте plotInteraction изучать эффект взаимодействия между двумя предикторами. Кроме того, используйте plotSlice построить срезы через поверхность прогноза.
plot функция создает добавленный переменный график для модели в целом (кроме постоянного термина), если модель включает несколько условий. Используйте plotAdded выбрать конкретные предикторы для добавленного переменного графика.