Exponenta Banner
exponenta event banner

график

Класс: Модель МР

Печать данных с необязательной группировкой

развернуть все на странице

Синтаксис

график (rm)
график (rm, имя, значение)
H = график (___)

Описание

пример

plot(rm) строит графики измерений в модели повторных измерений rm для каждого предмета как функция времени. Если есть один числовой фактор внутри субъектов, plot использует значения этого фактора в качестве значений времени. В противном случае plot использует дискретные значения от 1 до r в качестве временных значений, где r - количество повторных измерений.

пример

plot(rm,Name,Value) также строит графики измерений в модели повторных измерений rm, с дополнительными опциями, указанными одним или несколькими Name,Value аргументы пары.

Например, можно задать коэффициенты для группировки или изменить цвета линий.

H = plot(___) возвращает дескрипторы, H, к построенным линиям.

Входные аргументы

развернуть все

Модель повторных измерений, возвращенная как RepeatedMeasuresModel объект.

Свойства и методы этого объекта см. в разделе RepeatedMeasuresModel.

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.

Имя фактора или факторов между объектами, указанное как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'Group' и символьный вектор, строковый массив или массив ячеек символьных векторов. Этот аргумент пары имя-значение группирует строки в соответствии со значениями коэффициента.

Например, если у вас есть два фактора между предметами, наркотик и пол, и вы хотите сгруппировать линии на графике по ним, вы можете указать эти факторы следующим образом.

Пример: 'Group',{'Drug','Sex'}

Типы данных: char | string | cell

Маркер, используемый для каждой группы, указанный как разделенная запятыми пара, состоящая из 'Marker' и строковый массив или массив ячеек символьных векторов.

Например, если у вас есть два фактора между субъектами, наркотик и пол, с каждой из которых две группы, вы можете указать o в качестве маркера для групп лекарственных средств и x в качестве маркера для групп пола следующим образом.

Пример: 'Marker',{'o','o','x','x'}

Типы данных: string | cell

Цвет для каждой группы, определяемый как разделенная запятыми пара, состоящая из 'Color' и символьный вектор, строковый массив, клеточный массив символьных векторов или строки трехколонной матрицы RGB.

Например, если у вас есть два межобъектных фактора, препарат и пол, причем каждая имеет две группы, вы можете указать красный цвет в качестве цвета для групп наркотиков и синий в качестве цвета для групп полов следующим образом.

Пример: 'Color','rrbb'

Типы данных: single | double | char | string | cell

Стиль линии для каждой группы, указанный как разделенная запятыми пара, состоящая из 'LineStyle' и строковый массив или массив ячеек символьных векторов.

Например, если у вас есть два фактора между субъектами, наркотик и пол, с каждой из которых две группы, вы можете указать - как стиль линии одной группы и : в качестве стиля линий для другой группы следующим образом.

Пример: 'LineStyle',{'-' ':' '-' ':'}

Типы данных: string | cell

Выходные аргументы

развернуть все

Ручка к линиям печати, возвращаемая как ручка.

Примеры

развернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Загрузите образцы данных. 

load fisheriris

Вектор столбца species состоит из цветков радужки трёх различных видов: сетозы, версиколора и виргиники. Двойная матрица meas состоит из четырёх видов измерений на цветках: длины и ширины чашелистиков и лепестков в сантиметрах соответственно.

Храните данные в табличном массиве. 

t = table(species,meas(:,1),meas(:,2),meas(:,3),meas(:,4),...
'VariableNames',{'species','meas1','meas2','meas3','meas4'});
Meas = dataset([1 2 3 4]','VarNames',{'Measurements'});

Подгоните модель повторных измерений, где измерения являются откликами, а вид является предикторной переменной. 

rm = fitrm(t,'meas1-meas4~species','WithinDesign',Meas);

Данные графика сгруппированы по видам факторов. 

plot(rm,'group','species')

Figure contains an axes. The axes contains 150 objects of type line. These objects represent species=setosa, species=versicolor, species=virginica.

Измените стиль линий для каждой группы. 

plot(rm,'group','species','LineStyle',{'-','--',':'})

Figure contains an axes. The axes contains 150 objects of type line. These objects represent species=setosa, species=versicolor, species=virginica.

Открыть сценарий в реальном времени

Загрузите образцы данных. 

load repeatedmeas

Стол between включает в себя переменные между субъектами возраст, IQ, группа, пол и восемь повторных показателей y1 через y8 в качестве ответов. Стол within включает переменные внутри темы w1 и w2. Это смоделированные данные.

Подгонка модели повторных измерений, где повторные измерения y1 через y8 являются ответами, а возраст, IQ, группа, пол и взаимодействие группа-пол являются предикторными переменными. Также укажите матрицу проектирования внутри субъекта. 

rm = fitrm(between,'y1-y8 ~ Group*Gender + Age + IQ','WithinDesign',within);

Печать данных с помощью Group кодируется цветом и Gender кодируется по типу линии. 

plot(rm,'group',{'Group' 'Gender'},'Color','rrbbgg',...
              'LineStyle',{'-' ':' '-' ':' '-' ':'},'Marker','.')

Figure contains an axes. The axes contains 30 objects of type line. These objects represent Group=A, Gender=Female, Group=A, Gender=Male, Group=B, Gender=Female, Group=B, Gender=Male, Group=C, Gender=Female, Group=C, Gender=Male.

См. также

| |

Документация по инструментам для статистического и машинного обучения

Поддержка