addedvarplot

Создайте добавленный переменный график с помощью входных данных

Синтаксис

addedvarplot(X,y,num,inmodel)
addedvarplot(X,y,num,inmodel,stats)
addedvarplot(ax,___)

Описание

addedvarplot(X,y,num,inmodel) отображает добавленный переменный график, использующий прогнозирующие термины в X, значения отклика в y, добавленный термин в столбце num из X, и модель с текущими терминами, заданными inmodelX n-by-p матрица наблюдений n за p прогнозирующие термины. y вектор из значений отклика n. num скалярный индекс, задающий столбец X с термином, который будет добавлен. inmodel логический вектор из элементов p, задающих столбцы X в текущей модели. По умолчанию, все элементы inmodel false.

Примечание

addedvarplot автоматически включает постоянный термин во все модели. Не вводите столбец 1 с непосредственно в X.

addedvarplot(X,y,num,inmodel,stats) использует stats выведите от stepwisefit функция, чтобы повысить эффективность повторных вызовов addedvarplot. В противном случае этот синтаксис эквивалентен предыдущему синтаксису.

addedvarplot(ax,___) создает график в осях, заданных ax вместо текущей системы координат (gca). Опция ax может предшествовать любой из комбинаций входных аргументов в предыдущих синтаксисах. Для получения дополнительной информации о создании Axes возразите, смотрите axes и gca.

Добавленные переменные графики используются, чтобы определить уникальный эффект добавления нового термина к полилинейной модели. График показывает отношение между частью ответа, необъясненного терминами уже в модели и частью нового термина, необъясненного терминами уже в модели. “Необъясненные” части измеряются остаточными значениями соответствующих регрессий. Рассеяние остаточных значений этих двух регрессий формирует добавленный переменный график. В дополнение к рассеянию остаточных значений график производится addedvarplot показывает 95% доверительных интервалов на предсказаниях от подходящей линии. Наклон подходящей линии является коэффициентом, который имел бы новый термин, если бы это было добавлено к модели с терминами inmodel. Для получения дополнительной информации см. Добавленный Переменный График.

Добавленные переменные графики иногда известны как частичные графики рычагов регрессии.

Примеры

свернуть все

Загрузите данные в hald.mat, который содержит наблюдения за реакцией нагреться для различных цементных смесей.

load hald
whos
  Name              Size            Bytes  Class     Attributes

  Description      22x58             2552  char                
  hald             13x5               520  double              
  heat             13x1               104  double              
  ingredients      13x4               416  double              

Создайте добавленный переменный график исследовать эффект добавления третьего столбца ingredients к модели, которая содержит первые два столбца.

inmodel = [true true false false];
addedvarplot(ingredients,heat,3,inmodel)

Figure contains an axes object. The axes object with title Added variable plot for X3 Adjusted for X1,X2 contains 3 objects of type line. These objects represent Adjusted data, Fit: y=0.250018*x, 95% conf. bounds.

Широкий график рассеивания и низкий наклон подходящей линии являются доказательством против статистического значения добавления третьего столбца к модели.

Альтернативная функциональность

Можно создать объект модели линейной регрессии LinearModel при помощи fitlm или stepwiselm и используйте объектную функцию plotAdded создать добавленный переменный график.

LinearModel объект обеспечивает свойства объектов и объектные функции, чтобы исследовать подбиравшую модель линейной регрессии. Свойства объектов включают информацию о содействующих оценках, итоговой статистике, подходящем методе и входных данных. Используйте объектные функции, чтобы предсказать ответы и изменить, оценить, и визуализировать модель линейной регрессии.

Смотрите также

| |

Представлено до R2006a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте