NonLinearModel | Класс модели нелинейной регрессии |
fitnlm | Подгонка нелинейной регрессионной модели |
disp | Отображение нелинейной регрессионной модели |
feval | Оценка прогноза модели нелинейной регрессии |
predict | Прогнозирование отклика модели нелинейной регрессии |
random | Моделирование откликов для модели нелинейной регрессии |
dummyvar | Создание фиктивных переменных |
hougen | Модель Хоугена-Ватсона |
partialDependence | Вычислить частичную зависимость |
plotPartialDependence | Создание графиков частичной зависимости (PDP) и индивидуального условного ожидания (ICE) |
statset | Создать структуру параметров статистики |
statget | Доступ к значениям в структуре параметров статистики |
Рабочий процесс нелинейной регрессии
Импортируйте данные, подгоняйте нелинейную регрессию, проверяйте ее качество, изменяйте ее, чтобы улучшить качество, и производите прогнозы на основе модели.
Взвешенная нелинейная регрессия
В этом примере показано, как подогнать модель нелинейной регрессии для данных с непостоянной дисперсией ошибок.
Подводные камни в аппроксимации нелинейных моделей путем преобразования в линейность
В этом примере показаны подводные камни, которые могут возникнуть при подгонке нелинейной модели путем преобразования в линейность.
Нелинейная логистическая регрессия
В этом примере показаны два способа подгонки модели нелинейной логистической регрессии.
Параметрические нелинейные модели представляют взаимосвязь между переменной непрерывного отклика и одной или несколькими переменными непрерывного предиктора.