Создайте добавленный переменный график с помощью входных данных
addedvarplot(X,y,num,inmodel)
addedvarplot(X,y,num,inmodel,stats)
addedvarplot(ax,___)
addedvarplot(X,y,num,inmodel) отображает добавленный переменный график, использующий прогнозирующие термины в X, значения отклика в y, добавленный термин в столбце num из X, и модель с текущими условиями, заданными inmodelX n-by-p матрица наблюдений n за p прогнозирующие условия. y вектор из значений отклика n. num скалярный индекс, задающий столбец X с термином, который будет добавлен. inmodel логический вектор из элементов p, задающих столбцы X в текущей модели. По умолчанию, все элементы inmodel false.
Примечание
addedvarplot автоматически включает постоянный термин во всех моделях. Не вводите столбец 1 с непосредственно в X.
addedvarplot(X,y,num,inmodel,stats) использует stats выведите от stepwisefit функция, чтобы повысить эффективность повторных вызовов addedvarplot. В противном случае этот синтаксис эквивалентен предыдущему синтаксису.
addedvarplot(ax,___) создает график в осях, заданных ax вместо текущей системы координат (gca). Опция ax может предшествовать любой из комбинаций входных аргументов в предыдущих синтаксисах. Для получения дополнительной информации о создании Axes возразите, смотрите axes и gca.
Добавленные переменные графики используются, чтобы определить уникальный эффект добавления нового термина к полилинейной модели. График показывает отношение между частью ответа, необъясненного по условиям уже в модели и частью нового термина, необъясненного по условиям уже в модели. “Необъясненные” части измеряются остаточными значениями соответствующих регрессий. Рассеяние остаточных значений этих двух регрессий формирует добавленный переменный график. В дополнение к рассеянию остаточных значений график производится addedvarplot показывает 95% доверительных интервалов на предсказаниях от подходящей линии. Наклон подходящей линии является коэффициентом, который имел бы новый термин, если бы это было добавлено к модели с условиями inmodel. Для получения дополнительной информации см. Добавленный Переменный График.
Добавленные переменные графики иногда известны как частичные графики рычагов регрессии.
Загрузите данные в hald.mat, который содержит наблюдения за реакцией нагреться для различных цементных смесей.
load hald
whosName Size Bytes Class Attributes Description 22x58 2552 char hald 13x5 520 double heat 13x1 104 double ingredients 13x4 416 double
Создайте добавленный переменный график исследовать эффект добавления третьего столбца ingredients к модели, которая содержит первые два столбца.
inmodel = [true true false false]; addedvarplot(ingredients,heat,3,inmodel)
Широкий график рассеивания и низкий наклон подходящей линии являются доказательством против статистического значения добавления третьего столбца к модели.
Можно создать объект модели линейной регрессии LinearModel при помощи fitlm или stepwiselm и используйте объектную функцию plotAdded создать добавленный переменный график.
LinearModel объект обеспечивает свойства объектов и объектные функции, чтобы исследовать подбиравшую модель линейной регрессии. Свойства объектов включают информацию о содействующих оценках, итоговой статистике, подходящем методе и входных данных. Используйте объектные функции, чтобы предсказать ответы и изменить, оценить, и визуализировать модель линейной регрессии.