LocalModel Properties

Отредактируйте свойства локальной модели

Синтаксис

Props = localmodel.Properties

Описание

Это - свойство mbcmodel.localmodel объект, который является подклассом mbcmodel.model.

Смотрите Структуру модели Понимания для Сценариев для объяснения отношения между различными типами ответа.

Каждый объект локальной модели имеет mbcmodel.modelproperties object (в свойстве Properties). В этом объекте каждый тип локальной модели имеет определенные свойства, как описано в следующих таблицах.

Локальные полиномиальные свойства

Свойство	Описание
Порядок	Полиномиальный порядок (векторный int: {[0, Inf], 2})
InteractionOrder	Максимальный порядок периодов взаимодействия (int: [0, Inf])
TransformInputRange	Преобразуйте входные параметры (булевская переменная)
ParameterNames	Список названий параметра (только для чтения)
StepwiseStatus	Пошаговое состояние `{'Always','Never','Step'}` ячейка
Преобразовать	Преобразуйте функцию (char) или пустой (`''`)
CovarianceModel	Модель ковариации (перечисление: `{'Ни один', 'Степень', 'Экспоненциал', 'Смешанный'}`)
CorrelationModel	Модель корреляции (перечисление: `{'ни один', 'MA (1)', 'AR (1)', 'AR (2)'}`)

Локальные гибридные свойства сплайна

Свойство	Описание
Порядок	Сплайн и полиномиальный порядок (вектор int: `{[0,3],2}`)
SplineVariable	Переменная Spline
SplineInteraction	Порядок взаимодействия между сплайном и полиномом (int: `[0,3]`)
Узлы: Положение узлов (действительный вектор)	ParameterNames: Список названий параметра (только для чтения)
StepwiseStatus	Пошаговое состояние `{'Always','Never','Step'}` ячейка
Преобразовать	Преобразуйте функцию (char) или пустой (`''`)
CovarianceModel	Модель ковариации (перечисление: `{'Ни один', 'Степень', 'Экспоненциал', 'Смешанный'}`)
CorrelationModel	Модель корреляции (перечисление: `{'ни один', 'MA (1)', 'AR (1)', 'AR (2)'}`)

Локальные полиномиальные свойства сплайна

Свойство	Описание
HighOrder	Полиномиальный порядок выше узла (int: `[2,Inf]`)
LowOrder	Полиномиальный порядок ниже узла (int: `[2,Inf]`)
Преобразовать	Преобразуйте функцию (char) или пустой (`''`)
CovarianceModel	Модель ковариации (перечисление: `{'Ни один', 'Степень', 'Экспоненциал', 'Смешанный'}`)
CorrelationModel	Модель корреляции (перечисление: `{'ни один', 'MA (1)', 'AR (1)', 'AR (2)'}`)
DatumType	Тип данной величины (перечисление: `{'ни один', 'максимум', 'минимум', 'Соединенный'}`)

Локальный полином со свойствами данной величины

Свойство	Описание
Порядок	Полиномиальный порядок (int: `[0,Inf]`)
Преобразовать	Преобразуйте функцию (char) или пустой (`''`)
CovarianceModel	Модель ковариации (перечисление: `{'Ни один', 'Степень', 'Экспоненциал', 'Смешанный'}`)
CorrelationModel	Модель корреляции (перечисление: `{'ни один', 'MA (1)', 'AR (1)', 'AR (2)'}`)
DatumType	Тип данной величины (перечисление: `{'None','Maximum','Minimum'`, `'Linked'}`)

Локальные свободные свойства сплайна узла

Свойство	Описание
Порядок	Порядок сплайна (int: `[0,Inf]`)
NumKnots	Количество узлов (int: `'Positive'`)
Преобразовать	Преобразуйте функцию (char) или пустой (`''`)
CovarianceModel	Модель ковариации (перечисление: `{'Ни один', 'Степень', 'Экспоненциал', 'Смешанный'}`)
CorrelationModel	Модель корреляции (перечисление: `{'ни один', 'MA (1)', 'AR (1)', 'AR (2)'}`)

Локальные усеченные свойства степенного ряда

Свойство	Описание
Порядок	Полиномиальный порядок (int: `'Positive'`)
NumKnots	Количество узлов (int: `'Positive'`)
Преобразовать	Преобразуйте функцию (char) или пустой (`''`)
CovarianceModel	Модель ковариации (перечисление: `{'Ни один', 'Степень', 'Экспоненциал', 'Смешанный'}`)
CorrelationModel	Модель корреляции (перечисление: `{'ни один', 'MA (1)', 'AR (1)', 'AR (2)'}`)

Локальные свойства роста

Свойство	Описание
Модель	Модель Growth (перечисление: `{'expgrowth', 'gomp', 'логистический', 'logistic4', 'mmf', 'richards', 'weibul'}`)
AlternativeModels	Список моделей роста (только для чтения)
Преобразовать	Преобразуйте функцию (char) или пустой (`''`)
TransformBothSides	Преобразуйте обе стороны (булевская переменная)
CovarianceModel	Модель ковариации (перечисление: `{'Ни один', 'Степень', 'Экспоненциал', 'Смешанный'}`)
CorrelationModel	Модель корреляции (перечисление: `{'ни один', 'MA (1)', 'AR (1)', 'AR (2)'}`)

Локальные пользовательские свойства

Свойство	Описание
Модель	Имя пользовательской модели (перечисление: `{'exponential'}`)
AlternativeModels	Список зарегистрированных пользовательских моделей (только для чтения)
Преобразовать	Преобразуйте функцию (char) или пустой (`''`)
TransformBothSides	Преобразуйте обе стороны (булевская переменная)
CovarianceModel	Модель ковариации (перечисление: `{'Ни один', 'Степень', 'Экспоненциал', 'Смешанный'}`)
CorrelationModel	Модель корреляции (перечисление: `{'ни один', 'MA (1)', 'AR (1)', 'AR (2)'}`)

Локальные переходные свойства

Свойство	Описание
Модель	Имя переходной модели (enum: `{'fuelPuddle'}`)
AlternativeModels	Список зарегистрированных переходных моделей (только для чтения)
Преобразовать	Преобразуйте функцию (char) или пустой (`''`)
TransformBothSides	Преобразуйте обе стороны (булевская переменная)
CovarianceModel	Модель ковариации (перечисление: `{'Ни один', 'Степень', 'Экспоненциал', 'Смешанный'}`)
CorrelationModel	Модель корреляции (перечисление: `{'ни один', 'MA (1)', 'AR (1)', 'AR (2)'}`)

Локальные свойства многоуровневых моделей

Свойство	Описание
ModelCandidates	Список моделей кандидата (ячейка)
SelectionStatistic	Статистическая величина выбора для автоматического выбора модели (char). Смотрите ниже для входных имен и описаний. Список допустимой статистики является итоговой статистикой вместе со всеми кандидатами модели (e.g., если интерполяция, RBF является одним из кандидатов, только RMSE, будет доступна).
AutomaticInputRanges	Используйте область значений данных в качестве входных диапазонов модели (булевская переменная)
Преобразовать	Преобразуйте функцию (char) или пустой (`''`)

Тип модели	Список `SelectionStatistic` Входные параметры
Полином, гибридный сплайн, RBF, гибридный RBF	`'PRESS RMSE','RMSE','GCV','Weighted PRESS','-2logL','AIC','AICc'`, `'BIC', 'R^2', 'прил R^2', 'НАЖМИТЕ R^2', 'DW', 'CP', 'cond (J)'`
Нейронная сеть	`'RMSE','R^2','R^2 adj','-2logL','AIC','AICc','BIC'`
Свободный сплайн узла	`'НАЖМИТЕ RMSE', 'RMSE', 'GCV', 'взвешенный НАЖИМАЮТ', '-2logL', 'AIC', 'AICc', 'BIC', 'R^2', 'прил R^2', 'НАЖМИТЕ R^2', 'DW', 'CP'`
Интерполяция RBF	`'RMSE'`

`SelectionStatistic` Входной параметр	Описание
`'PRESS RMSE'`	Предсказанная стандартная погрешность	`'sqrt(PRESS/N)'`
`'RMSE'`	Среднеквадратичная ошибка	`'sqrt(SSE/(N-p))'`
`'GCV'`	Обобщенное отклонение перекрестной проверки	`'N*SSE/(N-p)^2'`
`'Weighted PRESS'`	Взвешенная предсказанная стандартная погрешность	`'sqrt(PRESS/(N-p-1))'`
`'-2logL'`	- 2 * регистрируют вероятность	`'N*log(SSE/N)'`
`'AIC'`	Критерии информации о Akaike	`'-2logL + 2*(p+1)'`
`'AICc'`	Небольшая выборка критерии информации о Akaike	`'-2logL + 2(p+1)*N/(N-p)'`
`'BIC'`	Байесовы информационные критерии	`'-2logL + 2log(N)(p+1)'`
`'R^2'`	R^2	`'1 - SSE/SST'`
`'R^2 adj'`	Настроенный R^2	`'1 - SSE/SST*(N-1)/(N-p)'`
`'PRESS R^2'`	НАЖМИТЕ R^2	`'1 - PRESS/SST'`
`'DW'`	Статистическая величина Дербин-Уотсона	`'sum((e_i-e_{i+1})^2)/sum(e_i^2) '`
`'Cp'`	Статистическая величина просвирника	`'SSE/(SSEmax/(N-pmax)) - N + 2*p'`
`'cond(J)'`	Условие матрицы регрессии	`'cond(J)'`

Локальные средние подходящие свойства

Свойство	Описание
Модель	[1x1 mbcmodel.linearmodel]
Преобразовать	Преобразуйте функцию (char) или пустой (`''`)

Примеры

Чтобы создать объект локальной модели, создайте модель, задающую любой тип модели, который начинается с “локального” слова, e.g.,

L = mbcmodel.CreateModel('Local Polynomial',2);

Чтобы показать свойства, в командной строке, войдите:

P = L.Properties

P = 
Local Polynomial Properties
                  Order: [3 3]
       InteractionOrder: 3
    TransformInputRange: 1
         ParameterNames: {10x1 cell}
         StepwiseStatus: {10x1 cell}
              Transform: ''
        CovarianceModel: 'None'
       CorrelationModel: 'None'

Установить свойство Order на квадратичное, введите:

>> P.Order = [2,2]
 
P = 
Local Polynomial Properties
                  Order: [2 2]
       InteractionOrder: 2
    TransformInputRange: 1
         ParameterNames: {6x1 cell}
         StepwiseStatus: {6x1 cell}
              Transform: ''
        CovarianceModel: 'None'
       CorrelationModel: 'None'

Чтобы обновить локальную модель, объект свойств должен быть повторно присвоен модели можно следующим образом:

>> L.Properties = P
 
L =
 
   1 + 2*X1 + 5*X2 + 3*X1^2 + 4*X1*X2 + 6*X2^2
   InputData: [0x2 double]
   OutputData: [0x1 double]
   Status: Being Edited
   Linked to Response: not linked

Документация

LocalModel Properties

Синтаксис

Описание

Примеры

Смотрите также

Документация Model-Based Calibration Toolbox

Поддержка