Вычислим статистику параметров для линейной модели
values = ParameterStatistics(linearmodel, optional statType)
Это метод mbcmodel.model, только для линейных моделей. Это вычисляет статистику параметров для линейной модели. Если вы не задаете statType, затем выводится структура со всеми допустимыми типами. statType может быть вектор символов, задающая конкретную статистическую единицу или массив ячеек векторов символов задающая количество статистических данных для вывода. Если statType является вектор символов, тогда values - массив типа double. Если statType - массив ячеек из векторов символов, затем values - массив ячеек из массива типа double.
Допустимые типы:
'Alias'
'Covariance'
'Correlation'
'VIFsingle'
'VIFmultiple'
'VIFpartial'
'Stepwise'
Эти типы (кроме Stepwise) появляются в инструменте оценки проекта; для получения дополнительной информации об этих матрицах см. документацию для этого инструмента.
The Stepwise поле содержит значения, найденные в таблице Stepwise. В этом массиве (и в пошаговом графический интерфейс пользователя) 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 по таблице Stepwise. Эти ступенчатые значения можно также 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