Exponenta Banner

BoxCoxSSE

SSE и доверительный интервал для преобразований Cox Поля

свернуть все на странице

    Синтаксис

    [sse, ci, lambda_out] = BoxCoxSSE(model, lambda_in)
    [sse, ci, lambda_out] = BoxCoxSSE(Model)
    BoxCoxSSE(model, ...)

    Описание

    пример

    [sse, ci, lambda_out] = BoxCoxSSE(model, lambda_in) вычисляет ошибку суммы квадратов sse и доверительный интервал ci поскольку значения модели под различной Cox Поля преобразовывают, как дано параметром lambda).

    [sse, ci, lambda_out] = BoxCoxSSE(Model) возвращает значение по умолчанию в lambda_out когда lambda_in не задан.

    BoxCoxSSE(model, ...) Если никакие выходные аргументы не требуют затем, график SSE по сравнению с lambda отображен. Доверительные интервалы также отображены на этом графике.

    Примеры

    свернуть все

    Попробовать несколько различных значений параметра Cox Поля и построить результаты:

    lambda = -3:0.5:3;
[sse, ci] = BoxCoxSSE( M, lambda);
semilogy( lambda, sse, 'bo-', lambda([1,end]), [ci, ci], 'r--' );
xlabel( 'Box-Cox parameter, \lambda' );
ylabel( 'SSE' );

    Обратите внимание на то, что BoxCoxSSE не устанавливает Cox Поля, преобразовывают в модель. Сделать это использование: 

    M.Properties.BoxCox = 0; 
[S,M] = M.Fit;

    Входные параметры

    свернуть все

    Объект модели в виде mbcmodel.linearmodel объект.

    Входные данные раньше подбирали модель в виде вектора.

    Выходные аргументы

    свернуть все

    Ошибка суммы квадратов, возвращенная как действительный скаляр. sse одного размера с lamba_in и lamba_out.

    Доверительный интервал ошибки суммы квадратов, возвращенной как действительный скаляр. Нет никакой статистической разницы между Cox Поля, преобразовывает где sse меньше, чем ci.

    Выходные данные, используемые, чтобы подбирать модель, возвратились как вектор. Если никакой lambda_in задан, затем значения по умолчанию возвращены.

    Смотрите также

    Представленный в R2007a

    Документация Model-Based Calibration Toolbox

    Поддержка