predict

Предскажите ответ обобщенной линейной модели смешанных эффектов

Синтаксис

ypred = predict(glme)

ypred = predict(glme,tblnew)

ypred = predict(___,Name,Value)

[ypred,ypredCI]
= predict(___)

[ypred,ypredCI,DF]
= predict(___)

Описание

пример

ypred = predict(glme) возвращает предсказанные условные средние значения ответа, ypred, использование исходных значений предиктора раньше соответствовало обобщенной линейной модели glme смешанных эффектов.

пример

ypred = predict(glme,tblnew) возвращается предсказанное условное выражение означает использовать новые значения предиктора, заданные в tblnew.

Если сгруппированная переменная в tblnew имеет уровни, которые не находятся в исходных данных, затем случайные эффекты для той сгруппированной переменной не способствуют 'Conditional' предсказание при наблюдениях, где сгруппированная переменная имеет новые уровни.

ypred = predict(___,Name,Value) возвращает предсказанные условные средние значения ответа с помощью дополнительных опций, заданных одним или несколькими Name,Value парные аргументы. Например, можно задать доверительный уровень, одновременные доверительные границы или вклады только от фиксированных эффектов. Можно комбинировать с любым синтаксом из перечисленных выше.

[ypred,ypredCI] = predict(___) также возвращает 95%-е мудрые точкой доверительные интервалы, ypredCI, для каждого ожидаемого значения.

[ypred,ypredCI,DF] = predict(___) также возвращает степени свободы, DF, использованный для расчета доверительные интервалы.

Входные параметры

развернуть все

`glme` — Обобщенная линейная модель смешанных эффектов
`GeneralizedLinearMixedModel` объект

Обобщенная линейная модель смешанных эффектов в виде GeneralizedLinearMixedModel объект. Для свойств и методов этого объекта, смотрите GeneralizedLinearMixedModel.

`tblnew` — Новые входные данные
таблица | `dataset` массив

Новые входные данные, который включает переменную отклика, переменные предикторы и сгруппированные переменные в виде массива набора данных или таблицы. Переменные предикторы могут быть непрерывными или сгруппированные переменные. tblnew должен иметь те же переменные как исходная таблица или массив набора данных, используемый в fitglme соответствовать обобщенной линейной модели glme смешанных эффектов.

Аргументы name-value

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

`Alpha` — Уровень значения
0,05 (значения по умолчанию) | скалярное значение в области значений [0,1]

Уровень значения в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Alpha' и скалярное значение в области значений [0,1]. Для значения α, доверительный уровень является 100 × (1 – α) %.

Например, для 99% доверительных интервалов, можно задать доверительный уровень можно следующим образом.

Пример: 'Alpha',0.01

Типы данных: single | double

`Conditional` — Индикатор для условных предсказаний
`true` (значение по умолчанию) | `false`

Индикатор для условных предсказаний в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Conditional' и одно из следующих.

Значение	Описание
`true`	Вклады и от зафиксированных эффектов и от случайных эффектов (условное выражение)
`false`	Вклад только от фиксированных (крайних) эффектов

Пример: 'Conditional',false

`DFMethod` — Метод для вычисления аппроксимированных степеней свободы
`'residual'` (значение по умолчанию) | `'none'`

Метод для вычисления аппроксимированных степеней свободы в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'DFMethod' и одно из следующих.

Значение	Описание
`'residual'`	Значение степеней свободы принято постоянным и равно n – p, где n является количеством наблюдений, и p является количеством фиксированных эффектов.
`'none'`	Степени свободы установлены в бесконечность.

Пример: 'DFMethod','none'

`Offset` — Смещение модели
`zeros(m,1)` (значение по умолчанию) | m-by-1 вектор из скалярных значений

Смещение модели в виде вектора из скалярных значений длины m, где m является количеством строк в tblnew. Смещение используется в качестве дополнительного предиктора и зафиксировало содействующее значение в 1.

`Simultaneous` — Тип доверительных границ
`false` (значение по умолчанию) | `true`

Тип доверительных границ в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Simultaneous' и любой false или true.

Если 'Simultaneous' false, затем predict вычисляет неодновременные доверительные границы.
Если 'Simultaneous' true, predict возвращает одновременные доверительные границы.

Пример: 'Simultaneous',true

Выходные аргументы

развернуть все

`ypred` — Предсказанные ответы
вектор

Предсказанные ответы, возвращенные как вектор. Если 'Conditional' аргумент пары "имя-значение" задан как true, ypred содержит предсказания для условных средних значений ответов, учитывая случайные эффекты. Условные предсказания включают вклады и от зафиксированных и от случайных эффектов. Крайние предсказания включают только вклады от фиксированных эффектов.

Вычислить крайние предсказания, predict вычисляет условные предсказания, но заменяет нулевым вектором вместо эмпирических предикторов Бейеса (EBPs) случайных эффектов.

`ypredCI` — Мудрые точкой доверительные интервалы
матрица 2D столбца

Мудрые точкой доверительные интервалы для ожидаемых значений, возвращенных как матрица 2D столбца. Первый столбец ypredCI содержит нижнюю границу, и второй столбец содержит верхнюю границу. По умолчанию, ypredCI содержит 95%-е неодновременные доверительные интервалы для предсказаний. Можно изменить доверительный уровень с помощью Alpha аргумент пары "имя-значение", и делает их одновременным использованием Simultaneous аргумент пары "имя-значение".

При подборе кривой использованию модели GLME fitglme и одно из наибольшего правдоподобия соответствует методам ('Laplace' или 'ApproximateLaplace'), predict вычисляет доверительные интервалы с помощью условной среднеквадратической ошибки предсказания условное выражение подхода (CMSEP) на предполагаемых параметрах ковариации и наблюдаемом ответе. В качестве альтернативы можно интерпретировать доверительные интервалы как аппроксимированное Байесово вероятное условное выражение интервалов на предполагаемых параметрах ковариации и наблюдаемом ответе.

При подборе кривой использованию модели GLME fitglme и одна из псевдо вероятности соответствует методам ('MPL' или 'REMPL'), predict основывает расчеты на подбиравшей линейной модели смешанных эффектов от итоговой псевдо итерации вероятности.

`DF` — Степени свободы
вектор | скалярное значение

Степени свободы, используемые в вычислении доверительных интервалов, возвращенных как вектор или скалярное значение.

Если 'Simultaneous' false, затем DF вектор.
Если 'Simultaneous' true, затем DF скалярное значение.

Примеры

развернуть все

Предскажите ответы в значениях первоначального проекта

Скрипт Open Live Script

Загрузите выборочные данные.

load mfr

Эти симулированные данные от компании-производителя, которая управляет 50 фабриками во всем мире с каждой фабрикой, запускающей процесс пакетной обработки, чтобы создать готовое изделие. Компания хочет сократить число дефектов в каждом пакете, таким образом, это разработало новый производственный процесс. Чтобы протестировать эффективность нового процесса, компания выбрала 20 своих фабрик наугад, чтобы участвовать в эксперименте: Десять фабрик реализовали новый процесс, в то время как другие десять продолжали запускать старый процесс. На каждой из этих 20 фабрик компания запустила пять пакетов (для в общей сложности 100 пакетов) и записала следующие данные:

Отметьте, чтобы указать, использовал ли пакет новый процесс (newprocess)
Время вычислений для каждого пакета, в часах (time)
Температура пакета, в градусах Цельсия (temp)
Категориальная переменная, указывающая на поставщика (AB, или C) из химиката, используемого в пакете (supplier)
Количество дефектов в пакете (defects)

Данные также включают time_dev и temp_dev, которые представляют абсолютное отклонение времени и температуры, соответственно, из стандарта процесса 3 часов на уровне 20 градусов Цельсия.

Подбирайте обобщенную линейную модель смешанных эффектов использование newprocess, time_dev, temp_dev, и supplier как предикторы фиксированных эффектов. Включайте термин случайных эффектов для точки пересечения, сгруппированной factory, с учетом качественных различий, которые могут существовать из-за специфичных для фабрики изменений. Переменная отклика defects имеет распределение Пуассона, и соответствующая функция ссылки для этой модели является журналом. Используйте подходящий метод Лапласа, чтобы оценить коэффициенты. Задайте фиктивную переменную, кодирующую как 'effects', таким образом, фиктивные переменные коэффициенты суммируют к 0.

Количество дефектов может быть смоделировано с помощью распределения Пуассона:

${defects}_{i j} \sim Пуассон (μ_{i j})$

Это соответствует обобщенной линейной модели смешанных эффектов

$\log (μ_{i j}) = β_{0} + β_{1} {newprocess}_{i j} + β_{2} {time_dev}_{i j} + β_{3} {temp_dev}_{i j} + β_{4} {supplier_C}_{i j} + β_{5} {supplier_B}_{i j} + b_{i},$

где

${defects}_{i j}$ количество дефектов, наблюдаемых в пакете, произведенном фабрикой $i$ во время пакета $j$ .
$μ_{i j}$ среднее количество дефектов, соответствующих фабрике $i$ (где $i = 1, 2, . . ., 20$ ) во время пакета $j$ (где $j = 1, 2, . . ., 5$ ).
${newprocess}_{i j}$ , ${time_dev}_{i j}$ , и ${temp_dev}_{i j}$ измерения для каждой переменной, которые соответствуют фабрике $i$ во время пакета $j$ . Например, ${newprocess}_{i j}$ указывает ли пакет, произведенный фабрикой $i$ во время пакета $j$ используемый новый процесс.
${supplier_C}_{i j}$ и ${supplier_B}_{i j}$ фиктивные переменные, которые используют эффекты (сумма к нулю) кодирование, чтобы указать ли компания C или B, соответственно, предоставленный химикаты процесса для пакета производятся фабрикой $i$ во время пакета $j$ .
$b_{i} \sim N (0, σ_{b}^{2})$ точка пересечения случайных эффектов для каждой фабрики $i$ это составляет специфичное для фабрики изменение по качеству.

glme = fitglme(mfr,'defects ~ 1 + newprocess + time_dev + temp_dev + supplier + (1|factory)','Distribution','Poisson','Link','log','FitMethod','Laplace','DummyVarCoding','effects');

Предскажите значения отклика в значениях первоначального проекта. Отобразите первые десять предсказаний наряду с наблюдаемыми значениями отклика.

ypred = predict(glme);
[ypred(1:10),mfr.defects(1:10)]

ans = 10×2

    4.9883    6.0000
    5.9423    7.0000
    5.1318    6.0000
    5.6295    5.0000
    5.3499    6.0000
    5.2134    5.0000
    4.6430    4.0000
    4.5342    4.0000
    5.3903    9.0000
    4.6529    4.0000

Столбец 1 содержит предсказанные значения отклика в значениях первоначального проекта. Столбец 2 содержит наблюдаемые значения отклика.

Предскажите ответы в значениях в новой таблице

Скрипт Open Live Script

Загрузите выборочные данные.

load mfr

Отметьте, чтобы указать, использовал ли пакет новый процесс (newprocess)
Время вычислений для каждого пакета, в часах (time)
Температура пакета, в градусах Цельсия (temp)
Категориальная переменная, указывающая на поставщика (AB, или C) из химиката, используемого в пакете (supplier)
Количество дефектов в пакете (defects)

Количество дефектов может быть смоделировано с помощью распределения Пуассона:

${defects}_{i j} \sim Пуассон (μ_{i j})$

Это соответствует обобщенной линейной модели смешанных эффектов

$\log (μ_{i j}) = β_{0} + β_{1} {newprocess}_{i j} + β_{2} {time_dev}_{i j} + β_{3} {temp_dev}_{i j} + β_{4} {supplier_C}_{i j} + β_{5} {supplier_B}_{i j} + b_{i},$

где

${defects}_{i j}$ количество дефектов, наблюдаемых в пакете, произведенном фабрикой $i$ во время пакета $j$ .
$μ_{i j}$ среднее количество дефектов, соответствующих фабрике $i$ (где $i = 1, 2, . . ., 20$ ) во время пакета $j$ (где $j = 1, 2, . . ., 5$ ).
${newprocess}_{i j}$ , ${time_dev}_{i j}$ , и ${temp_dev}_{i j}$ измерения для каждой переменной, которые соответствуют фабрике $i$ во время пакета $j$ . Например, ${newprocess}_{i j}$ указывает ли пакет, произведенный фабрикой $i$ во время пакета $j$ используемый новый процесс.
${supplier_C}_{i j}$ и ${supplier_B}_{i j}$ фиктивные переменные, которые используют эффекты (сумма к нулю) кодирование, чтобы указать ли компания C или B, соответственно, предоставленный химикаты процесса для пакета производятся фабрикой $i$ во время пакета $j$ .
$b_{i} \sim N (0, σ_{b}^{2})$ точка пересечения случайных эффектов для каждой фабрики $i$ это составляет специфичное для фабрики изменение по качеству.

glme = fitglme(mfr,'defects ~ 1 + newprocess + time_dev + temp_dev + supplier + (1|factory)','Distribution','Poisson','Link','log','FitMethod','Laplace','DummyVarCoding','effects');

Предскажите значения отклика в значениях первоначального проекта.

ypred = predict(glme);

Составьте новую таблицу путем копирования первых 10 строк mfr в tblnew.

tblnew = mfr(1:10,:);

Первые 10 строк mfr включайте данные, собранные от испытаний 1 - 5 для фабрик 1 и 2. Обе фабрики использовали старый процесс для всех их испытаний во время эксперимента, таким образом, newprocess = 0 для всех 10 наблюдений.

Измените значение newprocess к 1 для наблюдений в tblnew.

tblnew.newprocess = ones(height(tblnew),1);

Вычислите предсказанные значения отклика и неодновременные 99%-е доверительные интервалы с помощью tblnew. Отобразите первые 10 строк ожидаемых значений на основе tblnew, ожидаемые значения на основе mfr, и наблюдаемые значения отклика.

[ypred_new,ypredCI] = predict(glme,tblnew,'Alpha',0.01);
[ypred_new,ypred(1:10),mfr.defects(1:10)]

ans = 10×3

    3.4536    4.9883    6.0000
    4.1142    5.9423    7.0000
    3.5530    5.1318    6.0000
    3.8976    5.6295    5.0000
    3.7040    5.3499    6.0000
    3.6095    5.2134    5.0000
    3.2146    4.6430    4.0000
    3.1393    4.5342    4.0000
    3.7320    5.3903    9.0000
    3.2214    4.6529    4.0000

Столбец 1 содержит предсказанные значения отклика на основе данных в tblnew, где newprocess = 1. Столбец 2 содержит предсказанные значения отклика на основе исходных данных в mfr, где newprocess = 0. Столбец 3 содержит наблюдаемые значения отклика в mfr. На основе этих результатов, если все другие предикторы сохраняют свои исходные значения, предсказанное количество дефектов, кажется, меньше при использовании нового процесса.

Отобразите 99% доверительных интервалов для строк 1 - 10, соответствующих новым предсказанным значениям отклика.

ypredCI(1:10,1:2)

ans = 10×2

    1.6983    7.0235
    1.9191    8.8201
    1.8735    6.7380
    2.0149    7.5395
    1.9034    7.2079
    1.8918    6.8871
    1.6776    6.1597
    1.5404    6.3976
    1.9574    7.1154
    1.6892    6.1436

Ссылки

[1] Стенд, J.G., и Дж.П. Хоберт. “Стандартные погрешности Предсказания в Обобщенных линейных Смешанных Моделях”. Журнал американской Статистической Ассоциации, Издания 93, 1998, стр 262–272.

Документация

predict

Синтаксис

Описание

Входные параметры

`glme` — Обобщенная линейная модель смешанных эффектов
`GeneralizedLinearMixedModel` объект

`tblnew` — Новые входные данные
таблица | `dataset` массив

Аргументы name-value

`Alpha` — Уровень значения
0,05 (значения по умолчанию) | скалярное значение в области значений [0,1]

`Conditional` — Индикатор для условных предсказаний
`true` (значение по умолчанию) | `false`

`DFMethod` — Метод для вычисления аппроксимированных степеней свободы
`'residual'` (значение по умолчанию) | `'none'`

`Offset` — Смещение модели
`zeros(m,1)` (значение по умолчанию) | m-by-1 вектор из скалярных значений

`Simultaneous` — Тип доверительных границ
`false` (значение по умолчанию) | `true`

Выходные аргументы

`ypred` — Предсказанные ответы
вектор

`ypredCI` — Мудрые точкой доверительные интервалы
матрица 2D столбца

`DF` — Степени свободы
вектор | скалярное значение

Примеры

Предскажите ответы в значениях первоначального проекта

Предскажите ответы в значениях в новой таблице

Ссылки

Смотрите также

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка

Документация

predict

Синтаксис

Описание

Входные параметры

glme — Обобщенная линейная модель смешанных эффектов GeneralizedLinearMixedModel объект

tblnew — Новые входные данные таблица | dataset массив

Аргументы name-value

Alpha — Уровень значения 0,05 (значения по умолчанию) | скалярное значение в области значений [0,1]

Conditional — Индикатор для условных предсказаний true (значение по умолчанию) | false

DFMethod — Метод для вычисления аппроксимированных степеней свободы 'residual' (значение по умолчанию) | 'none'

Offset — Смещение модели zeros(m,1) (значение по умолчанию) | m-by-1 вектор из скалярных значений

Simultaneous — Тип доверительных границ false (значение по умолчанию) | true

Выходные аргументы

ypred — Предсказанные ответы вектор

ypredCI — Мудрые точкой доверительные интервалы матрица 2D столбца

DF — Степени свободы вектор | скалярное значение

Примеры

Предскажите ответы в значениях первоначального проекта

Предскажите ответы в значениях в новой таблице

Ссылки

Смотрите также

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка

`glme` — Обобщенная линейная модель смешанных эффектов
`GeneralizedLinearMixedModel` объект

`tblnew` — Новые входные данные
таблица | `dataset` массив

`Alpha` — Уровень значения
0,05 (значения по умолчанию) | скалярное значение в области значений [0,1]

`Conditional` — Индикатор для условных предсказаний
`true` (значение по умолчанию) | `false`

`DFMethod` — Метод для вычисления аппроксимированных степеней свободы
`'residual'` (значение по умолчанию) | `'none'`

`Offset` — Смещение модели
`zeros(m,1)` (значение по умолчанию) | m-by-1 вектор из скалярных значений

`Simultaneous` — Тип доверительных границ
`false` (значение по умолчанию) | `true`

`ypred` — Предсказанные ответы
вектор

`ypredCI` — Мудрые точкой доверительные интервалы
матрица 2D столбца

`DF` — Степени свободы
вектор | скалярное значение