plotSlice
График срезов через подходящую поверхность линейной регрессии
Синтаксис
Описание
plotSlice( создает фигуру, содержащую один или несколько графиков, каждый представляющий срез через поверхность регрессии, предсказанную mdl)mdl. Каждый график показывает подходящие значения отклика функцией одного переменного предиктора с другими переменными предикторами, сохраненными постоянными.
plotSlice также отображает 95% доверительных границ для значений отклика. Используйте меню Bounds, чтобы выбрать тип доверительных границ и использовать меню Predictors, чтобы выбрать, который строят предикторы использовать для каждого среза. Для получения дополнительной информации смотрите Советы.
Примеры
График среза для модели линейной регрессии
Постройте срезы через подходящую поверхность модели линейной регрессии.
Загрузите carsmall набор данных и подбирает модель линейной регрессии пробега как функция модельного года, веса, и вес придал квадратную форму.
load carsmall Year = categorical(Model_Year); tbl = table(MPG,Weight,Year); mdl = fitlm(tbl,'MPG ~ Year + Weight^2');
Создайте график среза.
plotSlice(mdl)
Зеленая линия в каждом графике представляет предсказанные значения отклика как функцию одного переменного предиктора с другими переменными предикторами, сохраненными постоянными. Красные пунктирные линии составляют 95% доверительных границ. y - подпись по осям включает предсказанное значение отклика и соответствующую доверительную границу для точки, выбранной вертикальными и горизонтальными линиями. x - подпись по осям показывает имя переменного предиктора и значение предиктора для выбранной точки.
Обратите внимание на то, что mdl включает обоих Weight и Weight^2 условия, но plotSlice создает только один график для Weight термин.
Переместите вертикальную линию в Weight постройте направо и наблюдайте изменение в y - подпись по осям и изменения в Year график.
Входные параметры
Советы
Используйте меню Bounds в окне рисунка, чтобы выбрать тип доверительных границ. Можно выбрать Simultaneous или Non-Simultaneous, и Curve или Observation. Можно также выбрать No Bounds, чтобы не иметь никаких доверительных границ.
Simultaneous или Non-Simultaneous
Одновременный (значение по умолчанию) —
plotSliceвычисляет доверительные границы для кривой значений отклика с помощью метода Шеффа. Область значений между верхними и более низкими доверительными границами содержит кривую, состоящую из истинных значений отклика с 95%-м доверием.Неодновременный —
plotSliceвычисляет доверительные границы для значения отклика при каждом наблюдении. Доверительный интервал для значения отклика в определенном значении предиктора содержит истинное значение отклика с 95%-м доверием.
Одновременные границы более широки, чем отдельные границы, потому что требование, чтобы целая кривая значений отклика была в границах, более строго, чем требование, чтобы значение отклика в одном значении предиктора было в границах.
Curve или Observation
Модель регрессии для переменных предикторов X и переменная отклика y имеет форму
y = f (X) + ε,
где f является функцией X, и ε является случайным шумовым термином.
Curve (значение по умолчанию) —
plotSliceпредсказывает доверительные границы для подходящих ответов f (X).Observation —
plotSliceпредсказывает доверительные границы для наблюдений ответа y.
Границы для y более широки, чем границы для f (X) из-за дополнительной изменчивости шумового термина.
Используйте меню Predictors в окне рисунка, чтобы выбрать, который строят предикторы использовать для каждого среза. Если модель
mdlрегрессиивключает больше чем восемь предикторов,plotSliceсоздает графики для первых пяти предикторов по умолчанию.
Альтернативная функциональность
Используйте
predictвозвратить предсказанные значения отклика и доверительные границы. Можно также задать доверительный уровень для доверительных границ при помощи'Alpha'аргумент пары "имя-значение"predictфункция. Обратите внимание на то, чтоpredictнаходит неодновременные границы по умолчанию тогда какplotSliceнаходит одновременные границы по умолчанию.LinearModelобъект обеспечивает несколько функций построения графика.При создании модели использовать
plotAddedизучать эффект добавления или удаления переменного предиктора.При проверке модели использовать
plotDiagnosticsнайти сомнительные данные и изучить эффект каждого наблюдения. Кроме того, используйтеplotResidualsанализировать остаточные значения модели.После подбирания модели использовать
plotAdjustedResponse,plotPartialDependence, иplotEffectsизучать эффект конкретного предиктора. ИспользованиеplotInteractionизучать эффект взаимодействия между двумя предикторами. Кроме того, используйтеplotSliceпостроить срезы через поверхность предсказания.