Добавлен переменный график линейной регрессионой модели
plotAdded( создает добавленный график переменной для всей модели mdl)mdl кроме постоянного (перехвата) термина.
plotAdded( задает графические свойства скорректированных точек данных с помощью одного или нескольких аргументов пары "имя-значение". Для примера можно задать символ маркера и размер для точек данных.mdl,coef,Name,Value)
plotAdded( создает график в заданных ax,___)ax осях вместо текущей системы координат использовать любой из комбинаций входных аргументов в предыдущих синтаксисах.
h = plotAdded(___)h изменение свойств линий после создания графика. Список свойств см. в разделе «Свойства линии».
Создайте линейную регрессионую модель пробега автомобиля как функции веса и модельного года. Затем создайте добавленный график переменной, чтобы увидеть значимость модели.
Создайте линейную регрессионую модель пробега из carsmall набор данных.
load carsmall Year = categorical(Model_Year); tbl = table(MPG,Weight,Year); mdl = fitlm(tbl,'MPG ~ Year + Weight^2');
Создайте добавленный график переменной модели.
plot(mdl)
График иллюстрирует, что модель значительна, потому что горизонтальная линия не помещается между доверительными границами.
Создать тот же график при помощи plotAdded функция.
plotAdded(mdl)
Создайте линейную регрессионую модель пробега автомобиля как функции веса и модельного года. Затем создайте добавленный график переменной, чтобы увидеть эффект терминов веса (Weight и Weight^2).
Создайте линейную регрессионую модель с помощью carsmall набор данных.
load carsmall Year = categorical(Model_Year); tbl = table(MPG,Weight,Year); mdl = fitlm(tbl,'MPG ~ Year + Weight^2');
Найдите членов в модели, соответствующие Weight и Weight^2.
mdl.CoefficientNames
ans = 1x5 cell
{'(Intercept)'} {'Weight'} {'Year_76'} {'Year_82'} {'Weight^2'}
Условия веса: 2 и 5.
Создайте дополнительный график переменной с терминами веса.
coef = [2 5]; plotAdded(mdl,coef)
График иллюстрирует, что условия веса значительны, потому что горизонтальная линия не помещается между доверительными границами.
Создайте график поля точек данных вместе с подобранной кривой и доверием границами для простой линейной регрессионой модели. Простая линейная регрессионая модель включает только одну переменную.
Создайте простую линейную регрессионую модель пробега из carsmall набор данных.
load carsmall tbl = table(MPG,Weight); mdl = fitlm(tbl,'MPG ~ Weight')
mdl =
Linear regression model:
MPG ~ 1 + Weight
Estimated Coefficients:
Estimate SE tStat pValue
__________ _________ _______ __________
(Intercept) 49.238 1.6411 30.002 2.7015e-49
Weight -0.0086119 0.0005348 -16.103 1.6434e-28
Number of observations: 94, Error degrees of freedom: 92
Root Mean Squared Error: 4.13
R-squared: 0.738, Adjusted R-Squared: 0.735
F-statistic vs. constant model: 259, p-value = 1.64e-28
pValue от Weight переменная очень маленькая, что означает, что переменная статистически значима в модели. Визуализируйте этот результат путем создания графика поля точек данных вместе с подобранной кривой и ее 95% доверительными границами, используя plot функция.
plot(mdl)
График иллюстрирует, что модель значительна, потому что горизонтальная линия не помещается между доверительными границами, что согласуется с pValue результат.
Создать тот же график при помощи plotAdded функция.
plotAdded(mdl)
Когда модель включает только один член в дополнение к постоянному члену, скорректированное значение эквивалентно его исходному значению. Поэтому этот добавленный график переменной аналогичен графику поля точек, созданному plot функция.
coef - Коэффициенты в регрессионной моделиКоэффициенты в регрессионной модели mdl, указанный как одно из следующего:
Вектор символов или строковый скаляр имени одного коэффициента в mdl.CoefficientNames (CoefficientNames свойство mdl).
Вектор положительных целых чисел, представляющий индексы коэффициентов в mdl.CoefficientNames. Используйте вектор, чтобы задать несколько коэффициентов.
Типы данных: char | string | single | double
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.
'Color','blue','Marker','*'Примечание
Перечисленные здесь графические свойства являются только подмножеством. Полный список см. в разделе Свойств линии». Заданные свойства определяют внешний вид скорректированных точек данных.
'Color' - Цвет линииЦвет 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 цвета | Краткое имя | Триплет RGB | Шестнадцатеричный цветовой код | Внешность |
|---|---|---|---|---|
'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 применяется | Не применяется | Не применяется | Нет цвета |
Вот триплеты RGB и шестнадцатеричные цветовые коды для цветов по умолчанию MATLAB® использует 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' |
|
Пример: 'Color','blue'
'LineWidth' - Ширина линииШирина 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
'Marker' - Символ маркера'o' | '+' | '*' | '.' | 'x' | ...Символ маркера, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Marker' и одно из значений в этой таблице.
| Значение | Описание |
|---|---|
'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','+'
'MarkerEdgeColor' - Цвет контура маркера'auto' (по умолчанию) | 'none' | триплет RGB | шестнадцатеричный код цвета | название цвета | краткое имяЦвет 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'
'MarkerFaceColor' - Цвет заливки маркера'none' (по умолчанию) | 'auto' | триплет RGB | шестнадцатеричный код цвета | название цвета | краткое имяЦвет 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'
'MarkerSize' - Размер маркера6 (по умолчанию) | положительное значениеРазмер маркера, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'MarkerSize' и положительное значение в точках.
Пример: 'MarkerSize',2
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.
A LinearModel объект обеспечивает несколько функции построения графика.
При создании модели используйте plotAdded чтобы понять эффект добавления или удаления переменной предиктора.
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 plotAdjustedResponse, plotPartialDependence, и plotEffects чтобы понять эффект конкретного предиктора. Использовать plotInteraction чтобы понять эффект взаимодействия между двумя предикторами. Кроме того, используйте plotSlice чтобы построить срезы по поверхности предсказания.
plotAdded показывает инкрементальный эффект на ответ заданных членов путем удаления эффектов других членов, тогда как plotAdjustedResponse показывает эффект выбранного предиктора в подгонке модели с другими предикторами, усредненными путем усреднения подобранных значений. Обратите внимание, что определения скорректированных значений в plotAdded и plotAdjustedResponse не те же самые.