Exponenta Banner
exponenta event banner

x2fx

Преобразуйте матрицу предиктора, чтобы спроектировать матрицу

свернуть все на странице

Синтаксис

D = x2fx(X,model)
D = x2fx(X,model,categ)
D = x2fx(X,model,categ,catlevels)

Описание

D = x2fx(X,model) преобразует матрицу предикторов X к матрице проекта D для регрессионного анализа. Отличные переменные предикторы должны появиться в различных столбцах X.

Дополнительный вход model управляет моделью регрессии. По умолчанию, x2fx возвращает матрицу проекта для линейной аддитивной модели с постоянным термином. model одно из следующего:

  • 'linear' — Постоянные и линейные члены. Это значение по умолчанию.

  • 'interaction' — Постоянные, линейные, и периоды взаимодействия

  • 'quadratic' — Постоянный, линейный, взаимодействие и условия в квадрате

  • 'purequadratic' — Постоянные, линейные, и условия в квадрате

Если X имеет n столбцы, порядок столбцов D поскольку полная квадратичная модель:

  1. Постоянный термин

  2. Линейные члены (столбцы X, в порядке 1, 2..., n)

  3. Периоды взаимодействия (попарные продукты столбцов X, в порядке (1, 2), (1, 3)..., (1, n), (2, 3)..., (n–1, n))

  4. Условия в квадрате (в порядке 1, 2..., n)

Другие модели используют подмножество этих условий в том же порядке.

В качестве альтернативы model может быть матрица, задающая полиномиальные условия произвольного порядка. В этом случае, model должен иметь один столбец для каждого столбца в X и одна строка для каждого члена в модели. Записи в любой строке model степени для соответствующих столбцов X. Например, если X имеет столбцы X1x2 , и X3, затем строка [0 1 2] в model задает термин (X1.^0).*(X2.^1).*(X3.^2). Строка всех нулей в model задает постоянный термин, который может быть не использован.

D = x2fx(X,model,categ) столбцы обработок с числами, перечисленными в векторном categ как категориальные переменные. Условия, включающие категориальные переменные, производят фиктивные переменные столбцы в D. Фиктивные переменные вычисляются под предположением, что возможные категориальные уровни полностью перечисляются уникальными значениями, которые появляются в соответствующем столбце X.

D = x2fx(X,model,categ,catlevels) принимает векторный catlevels та же длина как categ, определение количества уровней в каждой категориальной переменной. В этом случае, значения в соответствующем столбце X должны быть целые числа в диапазоне от 1 до конкретного количества уровней. Не все уровни должны появиться в X.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Преобразуйте два предиктора X1 и X2 (столбцы X) в матрицу проекта для полной квадратичной модели с условиями constantx1 x2 x1, x2 , X1.^2, и X2.^2.

X = [1 10
     2 20
     3 10
     4 20
     5 15
     6 15];
D = x2fx(X,'quadratic')
D = 6×6

     1     1    10    10     1   100
     1     2    20    40     4   400
     1     3    10    30     9   100
     1     4    20    80    16   400
     1     5    15    75    25   225
     1     6    15    90    36   225

Преобразуйте два предиктора X1 и X2 (столбцы X) в матрицу проекта для квадратичной модели с условиями constantx1 x2 x1, x2 , и X1.^2.

X = [1 10
     2 20
     3 10
     4 20
     5 15
     6 15];
model = [0 0
         1 0
         0 1
         1 1
         2 0];
D = x2fx(X,model)
D = 6×5

     1     1    10    10     1
     1     2    20    40     4
     1     3    10    30     9
     1     4    20    80    16
     1     5    15    75    25
     1     6    15    90    36

Смотрите также

| | | | |

Представлено до R2006a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка