Создайте добавленный график переменной с помощью входных данных
addedvarplot(X,y,num,inmodel)
addedvarplot(X,y,num,inmodel,stats)
addedvarplot(ax,___)
addedvarplot(X,y,num,inmodel) отображает добавленный график переменной, используя прогнозирующие условия в X, значения отклика в y, добавленный термин в столбце num от X, и модель с текущими терминами, заданными inmodel. X является n -by - p матрицей n наблюдений p прогнозирующих членов. y - вектор n значений отклика. num - скалярный индекс, задающий столбец X с термином, который будет добавлен. inmodel является логическим вектором p элементов, задающих столбцы X в текущей модели. По умолчанию все элементы inmodel являются false.
Примечание
addedvarplot автоматически включает в себя постоянный член во всех моделях. Не вводите столбец 1с непосредственно в X.
addedvarplot(X,y,num,inmodel,stats) использует stats вывод из выхода stepwisefit функция повышения эффективности повторных вызовов в addedvarplot. В противном случае этот синтаксис эквивалентен предыдущему синтаксису.
addedvarplot(ax,___) создает график в заданных ax осях вместо текущей системы координат (gca). Опция ax может предшествовать любой комбинации входных аргументов в предыдущих синтаксисах. Для получения дополнительной информации о создании Axes объект, см. axes и gca.
Добавленные переменные графики используются, чтобы определить уникальный эффект добавления нового термина к многолинейной модели. График показывает связь между необъясненной терминами частью ответа, уже имеющейся в модели, и частью нового термина, необъясненной терминами, уже имеющимися в модели. «Необъясненные» части измеряются невязками соответствующих регрессий. Рассеяние невязок из двух регрессий формирует добавленный переменный график. В сложение к рассеянию невязок, график, произведенная addedvarplot показывает 95% доверительные интервалы на предсказаниях от установленной линии. Наклон подобранной линии является коэффициентом, который был бы у нового термина, если бы он был добавлен к модели с терминами inmodel. Для получения дополнительной информации см. Раздел «Добавленный график переменной».
Добавленные переменные графики иногда известны как графики частичного регрессионного кредитования.
Загрузите данные в hald.mat, который содержит наблюдения реакции на тепло для различных цементных смесей.
load hald
whosName Size Bytes Class Attributes Description 22x58 2552 char hald 13x5 520 double heat 13x1 104 double ingredients 13x4 416 double
Создайте добавленный график переменной, чтобы исследовать эффект добавления третьего столбца ingredients в модель, которая содержит первые два столбца.
inmodel = [true true false false]; addedvarplot(ingredients,heat,3,inmodel)
Широкий график поля точек и низкий уклон установленной линии являются доказательствами статистической значимости добавления третьего столбца к модели.
Можно создать объект линейной регрессионной модели LinearModel при помощи fitlm или stepwiselm и использовать функцию объекта plotAdded чтобы создать дополнительный график переменной.
A LinearModel объект предоставляет свойства объекта и функции объекта, чтобы исследовать подобранную линейную регрессионую модель. Свойства объекта включают информацию о оценках коэффициентов, сводной статистике, методе аппроксимации и входных данных. Используйте функции объекта для предсказания откликов и для изменения, оценки и визуализации линейной регрессионой модели.