random

Симулируйте ответы со случайным шумом для модели линейной регрессии

Синтаксис

Описание

пример

ysim = random(mdl,Xnew) симулирует ответы на данные о предикторе в Xnew использование линейной модели mdl, добавление случайного шума.

Примеры

свернуть все

Создайте квадратичную модель пробега автомобиля как функция веса от carsmall набор данных.

load carsmall
X = Weight;
y = MPG;
mdl = fitlm(X,y,'quadratic');

Создайте симулированные ответы на данные со случайным шумом.

ysim = random(mdl,X);

Постройте исходные ответы и симулированные ответы, чтобы видеть, как они отличаются.

plot(X,y,'o',X,ysim,'x')
legend('Data','Simulated')

Входные параметры

свернуть все

Объект модели линейной регрессии в виде LinearModel объект создается при помощи fitlm или stepwiselm, или CompactLinearModel объект создается при помощи compact.

Новые входные значения предиктора в виде таблицы, массива набора данных или матрицы. Каждая строка Xnew соответствует одному наблюдению, и каждый столбец соответствует одной переменной.

  • Если Xnew таблица или массив набора данных, это должно содержать предикторы, которые имеют те же имена предиктора как в PredictorNames свойство mdl.

  • Если Xnew матрица, она должна иметь то же количество переменных (столбцы) в том же порядке, как вход предиктора раньше создавал mdl. Обратите внимание на то, что Xnew должен также содержать любые переменные предикторы, которые не используются в качестве предикторов в подобранной модели. Кроме того, все переменные используются в создании mdl mustBeNumeric. Чтобы обработать числовые предикторы как категориальные, идентифицируйте предикторы с помощью 'CategoricalVars' аргумент пары "имя-значение", когда вы создаете mdl.

Типы данных: single | double | table

Выходные аргументы

свернуть все

Симулированное значение ответа, возвращенное как числовой вектор. Симулированное значение является предсказанными значениями ответа в Xnew встревоженный случайным шумом. Шум независим и нормально распределен с равным нулю средним значением и отклонение, равное предполагаемому ошибочному отклонению модели.

Альтернативная функциональность

Для предсказаний без случайного шума используйте predict или feval. Эти две функции дают те же предсказания.

  • predict принимает один входной параметр, содержащий все переменные предикторы, и дает доверительные интервалы на его предсказаниях.

  • feval принимает несколько входных параметров с одним входом для каждого переменного предиктора.

Расширенные возможности

Представленный в R2012a

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте