coefTest

Класс: NonLinearModel

Линейный тест гипотезы на коэффициентах нелинейной регрессионой модели

развернуть все на странице

Синтаксис

p = coefTest(mdl) p = coefTest(mdl,H) p = coefTest(mdl,H,C) [p,F] = coefTest(mdl,...) [p,F,r] = coefTest(mdl,...)

Описание

p = coefTest(mdl) вычисляет p -value для теста F, который все коэффициенты оценивают в mdl являются нулем.

p = coefTest(mdl,H) выполняет тест F, который H*B = 0, где B представляет вектор коэффициентов.

p = coefTest(mdl,H,C) выполняет тест F, который H*B = C.

[p,F] = coefTest(mdl,...) возвращает F тестовую статистику.

[p,F,r] = coefTest(mdl,...) возвращает степени свободы числителя для теста.

Входные параметры

`mdl`	Нелинейная регрессионая модель, построенная `fitnlm`.
`H`	Числовая матрица, имеющая по одному столбцу для каждого коэффициента в модели. Когда `H` является входом, выходом `p` является p -значением для теста F, который `H*B = 0`, где `B` представляет вектор коэффициентов.
`C`	Числовой вектор с одинаковым числом строк, как и `H`. Когда `C` является входом, выходом `p` является p -значением для теста F, который `H*B = C`, где `B` представляет вектор коэффициентов.

Выходные аргументы

`p`	p -значение теста F (см. «Подробнее»).
`F`	Значение тестовой статистики для теста F (см. Подробнее).
`r`	Степени свободы числителя для теста F (см. «Подробнее»). Статистика F имеет `r` степени свободы в числителе и `mdl.DFE` степени свободы в знаменателе.

Примеры

расширить все

Тестовые коэффициенты нелинейной регрессионой модели

Открыть Live Script

Создайте нелинейную модель пробега как функцию от веса от carsmall набор данных. Протестируйте коэффициенты, чтобы увидеть, все ли должно быть нулем.

Создайте экспоненциальную модель пробега автомобиля как функции веса от carsmall данные. Масштабируйте вес в 1000 раз, чтобы все переменные были примерно равны в размере.

load carsmall
X = Weight;
y = MPG;
modelfun = 'y ~ b1 + b2*exp(-b3*x/1000)';
beta0 = [1 1 1];
mdl = fitnlm(X,y,modelfun,beta0);

Протестируйте модель на значительные различия от постоянной модели.

p = coefTest(mdl)

p = 1.3708e-36

Нет сомнений, что модель содержит ненулевые условия.

Подробнее о

расширить все

Тестовая статистика

p-значение, F статистическая и числительная степени свободы действительны при этих предположениях:

Данные получаются из нормального распределения.
Записи являются независимыми.

Предположим, эти предположения сохраняются. Пусть β представляют неизвестный вектор коэффициента линейной регрессии. Предположим H что это матрица полного ранга размера r -by - s, где s - количество членов в β. Позволять c быть вектором того же размера, что и β. Следующее является тестовой статистикой для гипотезы, что Hβ = c:

$F = {(H \hat{β} - c)}^{'} {(H V H^{'})}^{- 1} (H \hat{β} - c) .$

Здесь $\hat{β}$ - оценка вектора коэффициентов, β в mdl.Coefs, и V является оценочной ковариацией оценок коэффициентов в mdl.CoefCov. Когда гипотеза верна, тестовая статистическая F имеет F- Распределения с r и u степенями свободы.

Альтернативы

Значения обычно используемой тестовой статистики доступны в mdl.Coefficients таблица.

См. также

NonLinearModel

Темы

Нелинейная регрессия

Документация