Интерактивная устойчивая регрессия
robustdemo
robustdemo(x,y)
robustdemo показывает различие между обычным методом наименьших квадратов и устойчивой регрессией для данных с одним предиктором. Без входных параметров, robustdemo отображает график поля точек выборки примерно линейных данных с одним выбросом. В нижней части рисунка отображаются уравнения линий, подобранных к данным с помощью обыкновенных методов наименьших квадратов и устойчивых методов, вместе с оценками корневых средних квадратичных невязок.
Используйте правую кнопку мыши, чтобы кликнуть точку и просмотреть ее рычаг наименьших квадратов и устойчивый вес.
Используйте левую кнопку мыши, чтобы щелкнуть и перетащить точку. Отображения обновятся.
robustdemo(x,y) использует x и y векторы данных, которые вы поставляете, вместо выборочных данных, предоставленных с функцией.
Следующие шаги показывают, как использовать robustdemo.
Запустите пример. Чтобы начать использовать robustdemo со встроенными данными просто введите имя функции:
robustdemo
Полученный рисунок показывает график поля точек с двумя установленными линиями. Красная линия является подгонкой с использованием обыкновенной регрессии методом наименьших квадратов. Зеленая линия - это подгонка с использованием устойчивой регрессии. В нижней части рисунка представлены уравнения для подгоняемых линий вместе с расчетными средними квадратичными невязками корня для каждой подгонки.
Просмотрите рычаги и устойчивые веса. Щелкните правой кнопкой мыши по любой точке данных, чтобы увидеть ее кредитное плечо методом наименьших квадратов и устойчивый вес:
Во встроенных данных самая правая точка имеет относительно высокий рычаг 0,35. Точка оказывает большое влияние на аппроксимацию методом наименьших квадратов, но ее небольшой устойчивый вес показывает, что она эффективно исключена из устойчивой подгонки.
Посмотрите, как изменения в данных влияют на подгонку. С помощью левой кнопки мыши щелкните и удерживайте любую точку данных и перетащите ее в новое место. Когда вы отпускаете кнопку мыши, отображения обновляются:
Приближение самой правой точки данных к линии наименьших квадратов делает две установленные линии почти идентичными. Скорректированная самая правая точка данных имеет значительный вес в устойчивой подгонке.
