plotResiduals

Постройте невязки обобщенной линейной регрессионой модели

Свернуть все на странице

Синтаксис

plotResiduals(mdl)
plotResiduals(mdl,plottype)
plotResiduals(mdl,plottype,Name,Value)
h = plotResiduals(___)

Описание

пример

plotResiduals(mdl) создает гистограммный график обобщенной линейной регрессионой модели (mdl) невязки.

пример

plotResiduals(mdl,plottype) задает тип остаточного графика plottype.

пример

plotResiduals(mdl,plottype,Name,Value) задает дополнительные опции, используя один или несколько аргументы пары "имя-значение". Для примера можно задать тип остатка и графические свойства остаточных точек данных.

h = plotResiduals(___) возвращает графические объекты для линий или закрашенной фигуры в графике, используя любую из комбинаций входных аргументов в предыдущих синтаксисах. Использование h изменение свойств определенной линии или закрашенной фигуры после создания графика. Список свойств см. в разделе «Свойства линии» и «Закрашенные фигуры».

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

Создайте три графика подобранной обобщенной модели линейной регрессии: гистограмму необработанных остатков, график нормальной вероятности необработанных остатков, график нормальной вероятности невязок типа Anscombe.

Сгенерируйте выборочные данные с помощью случайных чисел Пуассона с двумя базовыми предикторами X(:,1) и X(:,2). 

rng('default') % For reproducibility
rndvars = randn(100,2);
X = [2 + rndvars(:,1),rndvars(:,2)];
mu = exp(1 + X*[1;2]);
y = poissrnd(mu);

Создайте обобщенную линейную регрессионую модель данных Пуассона. 

mdl = fitglm(X,y,'y ~ x1 + x2','Distribution','poisson');

Создайте гистограмму необработанных невязок, используя масштабирование функции плотности вероятностей.

plotResiduals(mdl)

Figure contains an axes. The axes with title Histogram of residuals contains an object of type patch.

Площадь каждого бруса является относительным количеством наблюдений. Сумма площадей штриха равна 1.

Создайте график нормальной вероятности необработанных невязок.

plotResiduals(mdl,'probability')

Figure contains an axes. The axes with title Normal probability plot of residuals contains 2 objects of type line.

Невязки не совпадают с нормальным распределением в хвостах, потому что невязки более распределены.

Создайте график нормальной вероятности невязок типа Anscombe. 

plotResiduals(mdl,'probability','ResidualType','Anscombe')

Figure contains an axes. The axes with title Normal probability plot of residuals contains 2 objects of type line.

Тип Anscombe невязок совпадать с нормальным распределением.

Входные параметры

свернуть все

Обобщенная линейная регрессионая модель, заданная как GeneralizedLinearModel объект, созданный с помощью fitglm или stepwiseglm.

Тип графика, заданный как одно из значений в этой таблице.

ЗначениеОписание
'caseorder'Невязки по сравнению с порядком случаев (номер строки)
'fitted'Невязки и установленные значения
'histogram'Гистограмма невязок, использующая масштабирование функции плотности вероятностей. Площадь каждого бруса является относительным количеством наблюдений. Сумма площадей штриха равна 1.
'lagged'Невязки и отстающие остатки (r (t) по сравнению с r (t - 1))
'probability'График нормальной вероятности невязок. Для получения дополнительной информации смотрите probplot.
'symmetry'Симметричный график невязок вокруг их медианы (невязки в верхнем хвосте - медиана против медианы - невязки в нижнем хвосте). Этот график включает пунктирную опорную линию y = x, чтобы изучить симметрию невязок.

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте необязательные разделенные разделенными запятой парами Name,Value аргументы. Name - имя аргумента и Value - соответствующее значение. Name должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Пример: 'Color','blue','Marker','o'

Примечание

Перечисленные здесь графические свойства являются только подмножеством. Полный список см. в разделе Свойств линий для линий и Закрашенной фигуры Свойств для гистограммы. Заданные свойства применяются к внешнему виду остаточных точек данных или внешнему виду гистограммы.

Тип невязки, используемой на графике, задается как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'ResidualType' и одно из значений в этой таблице.

ЗначениеОписание
'Raw'Наблюдаемые минусовые значения
'LinearPredictor'Невязки на шкале линейного предиктора, равные скорректированному значению отклика минус подобранная линейная комбинация предикторов
'Pearson'Необработанные невязки, разделенные на расчетное стандартное отклонение отклика
'Anscombe'Невязки, заданные на преобразованных данных с преобразованием, выбранным для удаления перекоса
'Deviance'Невязки, основанные на вкладе каждого наблюдения в отклонение

The Residuals свойство mdl содержит остаточные значения, используемые plotResiduals создать графики.

Пример: 'ResidualType','Pearson'

Цвет линии, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Color' и триплет RGB, шестнадцатеричный цветовой код, название цвета или краткое имя для одного из опций, перечисленных в следующей таблице.

The 'Color' Аргумент пары "имя-значение" также определяет цвет контура маркера и цвет заливки маркера, если 'MarkerEdgeColor' является 'auto' (по умолчанию) и 'MarkerFaceColor' является 'auto'.

Для пользовательского цвета укажите триплет RGB или шестнадцатеричный код цвета.

  • Триплет RGB представляет собой трехэлементный вектор-строку, элементы которого определяют интенсивность красных, зеленых и синих компонентов цвета. Интенсивность должна быть в области значений [0,1]; для примера, [0.4 0.6 0.7].

  • Шестнадцатеричный код цвета - это вектор символов или строковый скаляр, который начинается с хэш-символа (#), за которым следуют три или шесть шестнадцатеричных цифр, которые могут варьироваться от 0 на F. Значения не зависят от регистра. Таким образом, цветовые коды '#FF8800', '#ff8800', '#F80', и '#f80' являются эквивалентными.

Кроме того, вы можете задать имена некоторых простых цветов. В этой таблице перечислены именованные опции цвета, эквивалентные триплеты RGB и шестнадцатеричные цветовые коды.

Название цветаКраткое имяТриплет RGBШестнадцатеричный цветовой кодВнешность
'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'

'none'Не применяетсяНе применяетсяНе применяетсяНет цвета

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

Триплет RGBШестнадцатеричный цветовой кодВнешность
[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'

Пример: 'Color','blue'

Ширина линии, заданная как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'LineWidth' и положительное значение в точках. Если у линии есть маркеры, ширина линии также влияет на ребра маркера.

Пример: 'LineWidth',0.75

Символ маркера, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Marker' и одно из значений в этой таблице.

ЗначениеОписание
'o'Круг
'+'Плюс знак
'*'Звездочка
'.'Точка
'x'Крест
'_'Горизонтальная линия
'|'Вертикальная линия
'square' или 's'Квадрат
'diamond' или 'd'Алмаз
'^'Направленный вверх треугольник
'v'Нисходящий треугольник
'>'Треугольник , указывающий вправо
'<'Треугольник , указывающий влево
'pentagram' или 'p'Пятиконечная звезда (пентаграмма)
'hexagram' или 'h'Шестиконечная звезда (гексаграмма )
'none'Маркеров нет

Пример: 'Marker','+'

Цвет контура маркера, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'MarkerEdgeColor' и триплет RGB, шестнадцатеричный цветовой код, название цвета или краткое имя для одного из опций, перечисленных в Color аргумент пары "имя-значение".

Значение по умолчанию 'auto' использует тот же цвет, заданный при помощи 'Color'.

Пример: 'MarkerEdgeColor','blue'

Цвет заливки маркера, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'MarkerFaceColor' и триплет RGB, шестнадцатеричный цветовой код, название цвета или краткое имя для одного из опций, перечисленных в Color аргумент пары "имя-значение".

The 'auto' значение использует тот же цвет, заданный при помощи 'Color'.

Пример: 'MarkerFaceColor','blue'

Размер маркера, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'MarkerSize' и положительное значение в точках.

Пример: 'MarkerSize',2

Выходные аргументы

свернуть все

Графические объекты, соответствующие линиям или закрашенной фигуре на графике, возвращенные как графический массив. Используйте запись через точку для того, чтобы запросить и задать свойства графических объектов. Для получения дополнительной информации смотрите Свойства линии и Свойства закрашенной фигуры.

Можно использовать аргументы пары "имя-значение", чтобы задать внешний вид остаточных точек данных или внешний вид гистограммы, соответствующей первому графическому объекту h(1).

Подробнее о

свернуть все

Отклонение

Deviance в два раза превышает логарифмическую правдоподобность модели. Поскольку эта общая логарифмическая правдоподобность является суммой логарифмических срабатываний для каждого наблюдения, остаточный график с типом отклонения показывает логарифмическую правдоподобность на каждое наблюдение.

Совет

  • В Data Cursor отображаются значения выбранного графика точки в всплывающую подсказку (небольшое текстовое поле, расположенное рядом с точкой данных). Оголовок данных включает x -ось и y -ось для выбранной точки вместе с именем или номером наблюдения.

Альтернативная функциональность

A GeneralizedLinearModel объект обеспечивает несколько функции построения графика.

  • При проверке модели используйте plotDiagnostics найти сомнительные данные и понять эффект каждого наблюдения. Кроме того, используйте plotResiduals для анализа невязок модели.

  • После подбора кривой модели используйте plotPartialDependence чтобы понять эффект конкретного предиктора. Кроме того, используйте plotSlice чтобы построить срезы по поверхности предсказания.

Расширенные возможности

См. также

| | |

Темы

Введенный в R2012a

Statistics and Machine Learning Toolbox документация

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте