Класс: NonLinearModel
Предскажите ответ нелинейной модели регрессии
ypred = predict(mdl,Xnew)
[ypred,yci]
= predict(mdl,Xnew)
[ypred,yci]
= predict(mdl,Xnew,Name,Value)
возвращает предсказанный ответ ypred
= predict(mdl
,Xnew
)mdl
нелинейная модель регрессии к точкам в Xnew
.
[
возвращает доверительные интервалы для истинных средних ответов.ypred
,yci
]
= predict(mdl
,Xnew
)
[
предсказывает ответы с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими ypred
,yci
]
= predict(mdl
,Xnew
,Name,Value
)Name,Value
парные аргументы.
|
Нелинейная модель регрессии, созданная |
|
Точки, в который
|
Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value
аргументы. Name
имя аргумента и Value
соответствующее значение. Name
должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN
.
|
Положительная скалярная величина от Значение по умолчанию: |
|
Тип предсказания:
Для получения дополнительной информации смотрите Значение по умолчанию: |
|
Логическое значение, задающее, являются ли доверительные границы для всех значений предиктора одновременно ( Для получения дополнительной информации смотрите По умолчанию: false |
|
Вектор действительных, положительных весов значения или указателя на функцию.
Учитывая веса, Значение по умолчанию: Никакие веса |
|
Предсказанные средние значения в |
|
Доверительные интервалы, матрица 2D столбца с каждой строкой, обеспечивающей один интервал. Значение доверительного интервала зависит от настроек пар "имя-значение". |
[1] Маршрут, T. P. и В. Х. Думучель. “Одновременные Доверительные интервалы во Множественной регрессии”. Американский Статистик. Издание 48, № 4, 1994, стр 315–321.
[2] Seber, G. A. F. и C. J. Дикий. Нелинейная регрессия. Хобокен, NJ: Wiley-межнаука, 2003.