Расчет статистики параметров для линейной модели
values = ParameterStatistics(linearmodel, optional statType)
Это метод mbcmodel.model, только для линейных моделей. При этом вычисляется статистика параметров для линейной модели. Если не указать statType, то выводится структура со всеми допустимыми типами. statType может быть символьным вектором, определяющим конкретную статистику, или массивом ячеек символьных векторов, определяющим количество статистических данных для вывода. Если statType является вектором символов, то values представляет собой массив двойников. Если statType является массивом ячеек символьных векторов, то values является массивом ячеек с двойным массивом.
Допустимые типы:
'Alias'
'Covariance'
'Correlation'
'VIFsingle'
'VIFmultiple'
'VIFpartial'
'Stepwise'
Эти типы (кроме Stepwise) отображаются в инструменте оценки конструкции; для получения подробной информации об этих матрицах см. документацию к этому инструменту.
Stepwise содержит значения, найденные в таблице Stepwise. В этом массиве (и в Stepwise GUI) можно увидеть для каждого параметра в модели: значение коэффициента, стандартную ошибку коэффициента, значение t и Next PRESS (значение PRESS, если статус этого термина изменяется при следующей итерации). См. документацию для таблицы Stepwise. Эти значения Stepwise также можно увидеть при использовании StepwiseRegression.
values = ParameterStatistics(knot)
values =
Alias: [7x3 double]
Covariance: [7x7 double]
Correlation: [7x7 double]
VIFsingle: [5x5 double]
VIFmultiple: [7x1 double]
VIFpartial: [5x5 double]
Stepwise: [10x4 double]
values.Stepwise
ans =
1.0e+003 *
0.0190 0.0079 0.0210 NaN
0.0000 0.0000 0.0210 1.9801
0.0000 0.0000 0.0200 0.2984
-0.0000 0.0000 0.0200 0.2768
0.0000 0.0000 0.0200 0.2890
-0.0526 0.0367 0.0210 0.2679
0.0911 0.0279 0.0210 0.3837
-0.0041 0.0024 0.0210 0.2728
-0.0178 0.0095 0.0200 0.2460
0.0001 0.0000 0.0210 0.3246