NonLinearModel | Нелинейный класс модели регрессии |
fitnlm | Подбирайте нелинейную модель регрессии |
disp | Отобразите нелинейную модель регрессии |
feval | Оцените нелинейное предсказание модели регрессии |
predict | Предскажите ответ нелинейной модели регрессии |
random | Симулируйте ответы для нелинейной модели регрессии |
dummyvar | Создайте фиктивные переменные |
hougen | Модель Хоуджен-Уотсона |
partialDependence | Вычислите частичную зависимость |
plotPartialDependence | Создайте графики отдельного условного ожидания (ICE) и частичный график зависимости (PDP) |
statset | Создайте структуру опций статистики |
statget | Доступ к значениям в структуре опций статистики |
Нелинейный рабочий процесс регрессии
Импортируйте данные, соответствуйте нелинейной регрессии, протестируйте ее качество, измените их, чтобы улучшить качество и сделать предсказания на основе модели.
Взвешенная нелинейная регрессия
В этом примере показано, как подбирать нелинейную модель регрессии для данных с непостоянным ошибочным отклонением.
Ловушки в том, чтобы подбирать нелинейные модели путем преобразования к линейности
Этот пример показывает ловушки, которые могут произойти, подбирая нелинейную модель путем преобразования к линейности.
Нелинейная логистическая регрессия
Этот пример показывает два способа подбирать нелинейную модель логистической регрессии.
Параметрические нелинейные модели представляют отношение между непрерывной переменной отклика и одним или несколькими непрерывными переменными предикторами.