Постройте диагностику наблюдения обобщенной линейной модели регрессии
plotDiagnostics
создает график диагностики наблюдения, такой как рычаги и расстояние Кука, чтобы идентифицировать выбросы и влиятельные наблюдения.
plotDiagnostics(
создает график рычагов обобщенной линейной модели регрессии (mdl
)mdl
) наблюдения. Пунктирная линия в графике представляет рекомендуемые пороговые значения.
plotDiagnostics(
задает графические свойства диагностических точек данных с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение". Например, можно задать символ маркера и размер для точек данных.mdl
,plottype
,Name,Value
)
возвращает графические объекты для линий или контура в графике с помощью любой из комбинаций входных аргументов в предыдущих синтаксисах. Используйте h
= plotDiagnostics(___)h
изменить свойства определенной линии или контура после того, как вы создаете график. Для списка свойств смотрите Line Properties и Свойства контура.
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.
Используйте legend('show')
показать предзаполненную легенду.
GeneralizedLinearModel
объект обеспечивает несколько функций построения графика.
При проверке модели использовать plotDiagnostics
найти сомнительные данные и изучить эффект каждого наблюдения. Кроме того, используйте plotResiduals
анализировать остаточные значения модели.
После подбирания модели использовать plotPartialDependence
изучать эффект конкретного предиктора. Кроме того, используйте plotSlice
построить срезы через поверхность предсказания.
[1] Neter, J., М. Х. Катнер, К. Дж. Нахцхайм и В. Вассерман. Прикладные линейные статистические модели, четвертый выпуск. Чикаго: McGraw-Hill Ирвин, 1996.
GeneralizedLinearModel
| plotPartialDependence
| plotResiduals
| plotSlice