Нелинейные модели

Нелинейная регрессия с несколькими переменными предикторами

Классы

NonLinearModelНелинейный класс модели регрессии

Функции

fitnlmПодбирайте нелинейную модель регрессии
dispОтобразите нелинейную модель регрессии
fevalОцените нелинейное предсказание модели регрессии
predictПредскажите ответ нелинейной модели регрессии
randomСимулируйте ответы для нелинейной модели регрессии
dummyvarСоздайте фиктивные переменные
hougenМодель Хоуджен-Уотсона
plotPartialDependenceСоздайте графики отдельного условного ожидания (ICE) и частичный график зависимости (PDP)
statsetСоздайте структуру опций статистики
statgetДоступ к значениям в структуре опций статистики
nlinfitНелинейная регрессия
nlintoolИнтерактивная нелинейная регрессия
nlparciНелинейные доверительные интервалы параметра регрессии
nlpredciНелинейные доверительные интервалы предсказания регрессии

Примеры и руководства

Нелинейный рабочий процесс регрессии

Импортируйте данные, соответствуйте нелинейной регрессии, протестируйте ее качество, измените их, чтобы улучшить качество и сделать предсказания на основе модели.

Взвешенная нелинейная регрессия

В этом примере показано, как подбирать нелинейную модель регрессии для данных с непостоянным ошибочным отклонением.

Ловушки в том, чтобы подбирать нелинейные модели путем преобразования к линейности

Этот пример показывает ловушки, которые могут произойти, подбирая нелинейную модель путем преобразования к линейности.

Нелинейная логистическая регрессия

Этот пример показывает два способа подбирать нелинейную модель логистической регрессии.

Концепции

Нелинейная регрессия

Параметрические нелинейные модели представляют отношение между непрерывной переменной отклика и одним или несколькими непрерывными переменными предикторами.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте