plotDiagnostics

Диагностика графика нелинейной регрессионной модели

Синтаксис

plotDiagnostics(mdl) plotDiagnostics(mdl,plottype) h = plotDiagnostics(...) h = plotDiagnostics(mdl,plottype,Name,Value)

Описание

plotDiagnostics(mdl) графики диагностики из mdl линейная модель с использованием рычагов в качестве типа графика.

plotDiagnostics(mdl,plottype) график диагностики на графике типа plottype.

h = plotDiagnostics(...) возвращает маркеры к строкам на графике.

h = plotDiagnostics(mdl,plottype,Name,Value) графики с дополнительными опциями, указанными одним или несколькими Name,Value аргументы пары.

Входные аргументы

mdl

Модель нелинейной регрессии, построенная fitnlm.

plottype

Вектор символов или строковый скаляр, указывающий тип графика:

`'contour'`	Остаточное и леверидж с наложенными контурами Кука
`'cookd'`	Расстояние Кука
`'leverage'`	Рычаг (диагональ матрицы Hat)

По умолчанию: 'leverage'

Аргументы пары «имя-значение»

Укажите дополнительные пары, разделенные запятыми Name,Value аргументы. Name является именем аргумента и Value - соответствующее значение. Name должен отображаться внутри кавычек. Можно указать несколько аргументов пары имен и значений в любом порядке как Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Примечание

Пары имя-значение свойства печати применяются к первому возвращаемому дескриптору h(1).

'Color'

Цвет линии или маркера, указанный как триплет RGB, шестнадцатеричный код цвета, имя цвета или краткое имя для одного из параметров цвета, перечисленных в следующей таблице.

Для пользовательского цвета укажите триплет RGB или шестнадцатеричный цветовой код.

Триплет RGB - это трехэлементный вектор строки, элементы которого задают интенсивности красной, зеленой и синей составляющих цвета. Интенсивности должны находиться в диапазоне [0,1]; например, [0.4 0.6 0.7].
Шестнадцатеричный цветовой код - это символьный вектор или строковый скаляр, начинающийся с хэш-символа (#), за которыми следуют три или шесть шестнадцатеричных цифр, которые могут варьироваться от 0 кому F. Значения не чувствительны к регистру. Таким образом, цветовые коды '#FF8800', '#ff8800', '#F80', и '#f80' эквивалентны.

Можно также задать некоторые общие цвета по имени. В этой таблице перечислены параметры именованного цвета, эквивалентные триплеты RGB и шестнадцатеричные цветовые коды.

Имя цвета	Краткое имя	Триплет RGB	Шестнадцатеричный цветовой код
`'red'`	`'r'`	`[1 0 0]`	`'#FF0000'`
`'green'`	`'g'`	`[0 1 0]`	`'#00FF00'`
`'blue'`	`'b'`	`[0 0 1]`	`'#0000FF'`
`'cyan'`	`'c'`	`[0 1 1]`	`'#00FFFF'`
`'magenta'`	`'m'`	`[1 0 1]`	`'#FF00FF'`
`'yellow'`	`'y'`	`[1 1 0]`	`'#FFFF00'`
`'black'`	`'k'`	`[0 0 0]`	`'#000000'`
`'white'`	`'w'`	`[1 1 1]`	`'#FFFFFF'`

Вот триплеты RGB и шестнадцатеричные цветовые коды для цветов по умолчанию MATLAB ®, используемых на многих типах графиков.

Триплет RGB	Шестнадцатеричный цветовой код	Внешность
`[0 0.4470 0.7410]`	`'#0072BD'`
`[0.8500 0.3250 0.0980]`	`'#D95319'`
`[0.9290 0.6940 0.1250]`	`'#EDB120'`
`[0.4940 0.1840 0.5560]`	`'#7E2F8E'`
`[0.4660 0.6740 0.1880]`	`'#77AC30'`
`[0.3010 0.7450 0.9330]`	`'#4DBEEE'`
`[0.6350 0.0780 0.1840]`	`'#A2142F'`

'LineStyle'

Тип линии - спецификация свойств линии. Для получения более подробной информации см. linespec.

'LineWidth'

Ширина линии или краев заполненной области, в точках, положительный скаляр. Одна точка - 1/72 дюйма.

По умолчанию: 0.5

'MarkerEdgeColor'

Цвет контура маркера, указанный как триплет RGB, шестнадцатеричный код цвета, имя цвета или краткое имя для одного из параметров цвета, перечисленных в Color аргумент пары имя-значение.

'MarkerFaceColor'

Цвет заливки для маркеров с заливкой, указанный как триплет RGB, шестнадцатеричный код цвета, имя цвета или краткое имя для одного из параметров цвета, перечисленных в Color аргумент пары имя-значение.

'MarkerSize'

Размер маркера в точках, строго положительный скаляр. Одна точка - 1/72 дюйма.

Выходные аргументы

`h`	Вектор маркеров к линиям или фрагментам на графике.

Примеры

развернуть все

График использования нелинейной модели

Создайте график рычагов для подогнанной нелинейной модели и найдите точки с высоким рычагом.

Загружают данные реакции и подгоняют модель скорости реакции как функцию реагентов.

load reaction
mdl = fitnlm(reactants,rate,@hougen,[1 .05 .02 .1 2]);

Создайте график рычагов для подогнанной модели.

plotDiagnostics(mdl)

Используйте советы по данным, чтобы изучить наблюдение с высокой эффективностью. Всплывающая подсказка появляется при наведении курсора на точку данных.

Или найдите высокоэффективное наблюдение в командной строке.

find(mdl.Diagnostics.Leverage > 0.8)

ans =

     6

Подробнее

развернуть все

Матрица шляпы

Hat-матрица H определяется в терминах матрицы X данных и Jacobian-матрицы J:

$_{} {\frac{}{_{}}}_{_{} Ji,j=∂f∂βj'xi,β}$

Здесь f - функция нелинейной модели, а β - вектор коэффициентов модели.

Матрица Hat H представляет собой

H = J (^JTJ⁾ ^-1JT.

Диагональные элементы _Hii удовлетворяют

$\begin{array}{l} _{} \\ _{}^{}_{} 0≤hii≤1∑i=1nhii=p, \end{array}$

где n - количество наблюдений (строк X), а p - число коэффициентов в регрессионной модели.

Рычаги

Леверидж - это мера влияния конкретного наблюдения на регрессионные прогнозы из-за положения этого наблюдения в пространстве входных данных.

Леверидж наблюдения i является значением i-го диагонального члена hii матрицы hat H. Поскольку сумма значений левериджа равна p (число коэффициентов в регрессионной модели), наблюдение i можно считать отклонением, если его леверидж существенно превышает p/n, где n - число наблюдений.

Расстояние Кука

Расстояние Кука _Di наблюдения i

$_{} \frac{_{}^{Di=∑j=1n} {\overset{y}{(}}_{}^{\overset{j}{}}_{- y}^{^}}{j (i})$ ) 2p MSE,

где

${\overset{}{y}}_{^}$ j - j-ое совпадающее значение отклика.
${\overset{}{y}}_{^j}$ (i) - значение j-ой подогнанной реакции, где посадка не включает в себя наблюдение i.
MSE - это среднеквадратичная ошибка.
p - число коэффициентов в регрессионной модели.

Расстояние Кука алгебраически эквивалентно следующему выражению:

$_{Di} \frac{=_{}^{}}{ri2p} \frac{{MSE}_{(}}{{hii_{(1}}^{−}}$ hii) 2),

где _ei - i-й остаток.

Совет

Курсор данных отображает значения выбранной точки графика в подсказке данных (небольшое текстовое поле, расположенное рядом с точкой данных). Всплывающая подсказка данных включает значения осей X и Y для выбранной точки вместе с именем или номером наблюдения.

Ссылки

[1] Нетер, Дж., М. Х. Кутнер, С. Дж. Нахтсхайм и В. Вассерман. Прикладные линейные статистические модели, четвертое издание. Ирвин, Чикаго, 1996.

См. также

NonLinearModel | plotResiduals

Документация