LocalModel Properties

Отредактируйте свойства локальной модели

Синтаксис

Props = localmodel.Properties

Описание

Это - свойство mbcmodel.localmodel объект, который является подклассом mbcmodel.model.

Смотрите Структуру модели Понимания для Сценариев для объяснения отношения между различными типами ответа.

Каждый объект локальной модели имеет mbcmodel.modelproperties object (в свойстве Properties). В этом объекте каждый тип локальной модели имеет определенные свойства, как описано в следующих таблицах.

Локальные полиномиальные свойства

СвойствоОписание
ПорядокПолиномиальный порядок (векторный int: {[0, Inf], 2})
InteractionOrderМаксимальный порядок периодов взаимодействия (int: [0, Inf])
TransformInputRange Преобразуйте входные параметры (Boolean)
ParameterNamesСписок названий параметра (только для чтения)
StepwiseStatusПошаговое состояние {'Always','Never','Step'} ячейка
ПреобразоватьПреобразуйте функцию (char) или пустой ('')
CovarianceModel

Модель ковариации

(перечисление: {'Ни один', 'Степень',
'Экспоненциал', 'Смешанный'}
)

CorrelationModelМодель корреляции (перечисление: {'ни один', 'MA (1)', 'AR (1)',
'AR (2)'}
)

Локальные гибридные свойства сплайна

СвойствоОписание
ПорядокСплайн и полиномиальный порядок (вектор int: {[0,3],2})
SplineVariableПеременная Spline
SplineInteractionПорядок взаимодействия между сплайном и полиномом (int: [0,3])
Узлы: Положение узлов (действительный вектор) ParameterNames: Список названий параметра (только для чтения)
StepwiseStatusПошаговое состояние {'Always','Never','Step'} ячейка
Преобразовать

Преобразуйте функцию (char) или пустой ('')

CovarianceModel

Модель ковариации

(перечисление: {'Ни один', 'Степень',
'Экспоненциал', 'Смешанный'}
)

CorrelationModelМодель корреляции (перечисление: {'ни один', 'MA (1)', 'AR (1)',
'AR (2)'}
)

Локальные полиномиальные свойства сплайна

СвойствоОписание
HighOrderПолиномиальный порядок выше узла (int: [2,Inf])
LowOrder

Полиномиальный порядок ниже узла (int: [2,Inf])

Преобразовать

Преобразуйте функцию (char) или пустой ('')

CovarianceModel

Модель ковариации

(перечисление: {'Ни один', 'Степень',
'Экспоненциал', 'Смешанный'}
)

CorrelationModelМодель корреляции (перечисление: {'ни один', 'MA (1)', 'AR (1)',
'AR (2)'}
)
DatumTypeТип данной величины (перечисление: {'ни один', 'максимум', 'минимум',
'Соединенный'}
)

Локальный полином со свойствами данной величины

СвойствоОписание
Порядок

Полиномиальный порядок (int: [0,Inf])

Преобразовать

Преобразуйте функцию (char) или пустой ('')

CovarianceModel

Модель ковариации

(перечисление: {'Ни один', 'Степень',
'Экспоненциал', 'Смешанный'}
)

CorrelationModel

Модель корреляции (перечисление: {'ни один', 'MA (1)', 'AR (1)',
'AR (2)'}
)

DatumType

Тип данной величины (перечисление: {'None','Maximum','Minimum',
'Linked'})

Локальные свободные свойства сплайна узла

СвойствоОписание
ПорядокПорядок сплайна (int: [0,Inf])
NumKnots

Количество узлов (int: 'Positive')

Преобразовать

Преобразуйте функцию (char) или пустой ('')

CovarianceModel

Модель ковариации

(перечисление: {'Ни один', 'Степень',
'Экспоненциал', 'Смешанный'}
)

CorrelationModel

Модель корреляции (перечисление: {'ни один', 'MA (1)', 'AR (1)',
'AR (2)'}
)

Локальные усеченные свойства степенного ряда

СвойствоОписание
ПорядокПолиномиальный порядок (int: 'Positive')
NumKnotsКоличество узлов (int: 'Positive')
ПреобразоватьПреобразуйте функцию (char) или пустой ('')
CovarianceModel

Модель ковариации

(перечисление: {'Ни один', 'Степень',
'Экспоненциал', 'Смешанный'}
)

CorrelationModelМодель корреляции (перечисление: {'ни один', 'MA (1)', 'AR (1)',
'AR (2)'}
)

Локальные свойства роста

СвойствоОписание
МодельМодель Growth (перечисление: {'expgrowth', 'gomp',
'логистический', 'logistic4',
'mmf', 'richards',
'weibul'}
)
AlternativeModelsСписок моделей роста (только для чтения)
ПреобразоватьПреобразуйте функцию (char) или пустой ('')
TransformBothSidesПреобразуйте обе стороны (Boolean)
CovarianceModel

Модель ковариации

(перечисление: {'Ни один', 'Степень',
'Экспоненциал', 'Смешанный'}
)

CorrelationModelМодель корреляции (перечисление: {'ни один', 'MA (1)', 'AR (1)',
'AR (2)'}
)

Локальные пользовательские свойства

СвойствоОписание

Модель

Имя пользовательской модели (перечисление: {'exponential'})

AlternativeModels

Список зарегистрированных пользовательских моделей (только для чтения)

Преобразовать

Преобразуйте функцию (char) или пустой ('')

TransformBothSides

Преобразуйте обе стороны (Boolean)

CovarianceModel

Модель ковариации

(перечисление: {'Ни один', 'Степень',
'Экспоненциал', 'Смешанный'}
)

CorrelationModel

Модель корреляции (перечисление: {'ни один', 'MA (1)', 'AR (1)',
'AR (2)'}
)

Локальные переходные свойства

СвойствоОписание
Модель

Имя переходной модели (enum: {'fuelPuddle'})

AlternativeModelsСписок зарегистрированных переходных моделей (только для чтения)
Преобразовать

Преобразуйте функцию (char) или пустой ('')

TransformBothSidesПреобразуйте обе стороны (Boolean)
CovarianceModel

Модель ковариации

(перечисление: {'Ни один', 'Степень',
'Экспоненциал', 'Смешанный'}
)

CorrelationModel

Модель корреляции (перечисление: {'ни один', 'MA (1)', 'AR (1)',
'AR (2)'}
)

Локальные свойства многоуровневых моделей

СвойствоОписание
ModelCandidatesСписок моделей кандидата (ячейка)
SelectionStatisticСтатистическая величина выбора для автоматического выбора модели (char). Смотрите ниже для входных имен и описаний. Список допустимой статистики является итоговой статистикой вместе со всеми кандидатами модели (e.g., если интерполяция, RBF является одним из кандидатов, только RMSE, будет доступна).
AutomaticInputRangesИспользуйте область значений данных в качестве входных диапазонов модели (Boolean)
ПреобразоватьПреобразуйте функцию (char) или пустой ('')
Тип моделиСписок SelectionStatistic Входные параметры
Полином, гибридный сплайн, RBF, гибридный RBF'PRESS RMSE','RMSE','GCV','Weighted PRESS','-2logL','AIC','AICc',
'BIC', 'R^2', 'прил R^2',
'НАЖМИТЕ R^2', 'DW', 'CP', 'cond (J)'
Нейронная сеть'RMSE','R^2','R^2 adj','-2logL','AIC','AICc','BIC'
Свободный сплайн узла'НАЖМИТЕ RMSE', 'RMSE', 'GCV', 'взвешенный НАЖИМАЮТ', '-2logL', 'AIC', 'AICc',
'BIC', 'R^2', 'прил R^2',
'НАЖМИТЕ R^2', 'DW', 'CP'
Интерполяция RBF'RMSE'
SelectionStatistic Входной параметрОписание
'PRESS RMSE'Предсказанная стандартная погрешность'sqrt(PRESS/N)'
'RMSE'Среднеквадратичная ошибка'sqrt(SSE/(N-p))'
'GCV'Обобщенное отклонение перекрестной проверки'N*SSE/(N-p)^2'
'Weighted PRESS'Взвешенная предсказанная стандартная погрешность'sqrt(PRESS/(N-p-1))'
'-2logL'- 2 * регистрируют вероятность'N*log(SSE/N)'
'AIC'Критерии информации о Akaike'-2logL + 2*(p+1)'
'AICc'Небольшая выборка критерии информации о Akaike '-2logL + 2(p+1)*N/(N-p)'
'BIC'Байесовы информационные критерии'-2logL + 2*log(N)*(p+1)'
'R^2'R^2'1 - SSE/SST'
'R^2 adj'Настроенный R^2'1 - SSE/SST*(N-1)/(N-p)'
'PRESS R^2'НАЖМИТЕ R^2'1 - PRESS/SST'
'DW'Статистическая величина Дербин-Уотсона'sum((e_i-e_{i+1})^2)/sum(e_i^2) '
'Cp'Статистическая величина просвирника'SSE/(SSEmax/(N-pmax)) - N + 2*p'
'cond(J)'Условие матрицы регрессии'cond(J)'

Локальные средние подходящие свойства

СвойствоОписание
Модель[1x1 mbcmodel.linearmodel]
ПреобразоватьПреобразуйте функцию (char) или пустой ('')

Примеры

Чтобы создать объект локальной модели, создайте модель, задающую любой тип модели, который начинается с “локального” слова, e.g.,

L = mbcmodel.CreateModel('Local Polynomial',2);

Чтобы показать свойства, в командной строке, войдите:

P = L.Properties

P = 
Local Polynomial Properties
                  Order: [3 3]
       InteractionOrder: 3
    TransformInputRange: 1
         ParameterNames: {10x1 cell}
         StepwiseStatus: {10x1 cell}
              Transform: ''
        CovarianceModel: 'None'
       CorrelationModel: 'None'

Установить свойство Order на квадратичное, введите:

>> P.Order = [2,2]
 
P = 
Local Polynomial Properties
                  Order: [2 2]
       InteractionOrder: 2
    TransformInputRange: 1
         ParameterNames: {6x1 cell}
         StepwiseStatus: {6x1 cell}
              Transform: ''
        CovarianceModel: 'None'
       CorrelationModel: 'None'

 

Чтобы обновить локальную модель, объект свойств должен быть повторно присвоен модели можно следующим образом:

>> L.Properties = P
 
L =
 
   1 + 2*X1 + 5*X2 + 3*X1^2 + 4*X1*X2 + 6*X2^2
   InputData: [0x2 double]
   OutputData: [0x1 double]
   Status: Being Edited
   Linked to Response: not linked