plotDiagnostics

Постройте диагностику нелинейной модели регрессии

Синтаксис

plotDiagnostics(mdl) plotDiagnostics(mdl,plottype) plotDiagnostics(mdl,plottype,Name,Value) h = plotDiagnostics(___)

Описание

plotDiagnostics(mdl) создает график рычагов нелинейной модели регрессии (mdl) наблюдения. Пунктирная линия в графике представляет рекомендуемые пороговые значения.

plotDiagnostics(mdl,plottype) задает тип диагностики наблюдения plottype.

plotDiagnostics(mdl,plottype,Name,Value) задает графические свойства диагностических точек данных с помощью одних или нескольких аргументов name-value. Например, можно задать символ маркера и размер для точек данных.

h = plotDiagnostics(___) возвращает графические объекты для линий или контура в графике с помощью любой из комбинаций входных аргументов в предыдущих синтаксисах. Используйте h изменить свойства определенной линии или контура после того, как вы создаете график. Для списка свойств смотрите Line Properties и Свойства контура.

Входные параметры

mdl

Нелинейная модель регрессии, созданная fitnlm.

plottype

Вектор символов или строковый скаляр, задающий тип графика:

`'contour'`	Невязка по сравнению с рычагами с контурами наложенного Кука
`'cookd'`	Расстояние повара
`'leverage'`	Рычаги (диагональ матрицы Хэт)

Значение по умолчанию: 'leverage'

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.

Примечание

Графические свойства, перечисленные здесь, являются только подмножеством. Для полного списка смотрите Line Properties. Заданные свойства определяют внешний вид диагностических точек данных.

Color

Цвет линии или маркера в виде триплета RGB, шестнадцатеричного цветового кода, названия цвета или краткого названия для одного из параметров цвета перечислен в следующей таблице.

Для пользовательского цвета задайте триплет RGB или шестнадцатеричный цветовой код.

Триплет RGB представляет собой трехэлементный вектор-строку, элементы которого определяют интенсивность красных, зеленых и синих компонентов цвета. Интенсивность должна быть в области значений [0,1]; например, [0.4 0.6 0.7].
Шестнадцатеричный цветовой код является вектором символов или строковым скаляром, который запускается с символа хеша (#) сопровождаемый тремя или шестью шестнадцатеричными цифрами, которые могут лежать в диапазоне от 0 к F. Значения не являются чувствительными к регистру. Таким образом, цветовые коды '#FF8800', '#ff8800', '#F80', и '#f80' эквивалентны.

Кроме того, вы можете задать имена некоторых простых цветов. Эта таблица приводит опции именованного цвета, эквивалентные триплеты RGB и шестнадцатеричные цветовые коды.

Название цвета	Краткое название	Триплет RGB	Шестнадцатеричный цветовой код
`'red'`	`'r'`	[1 0 0]	`'#FF0000'`
`'green'`	`'g'`	[0 1 0]	`'#00FF00'`
`'blue'`	`'b'`	[0 0 1]	`'#0000FF'`
`'cyan'`	`'c'`	[0 1 1]	`'#00FFFF'`
`'magenta'`	`'m'`	[1 0 1]	`'#FF00FF'`
`'yellow'`	`'y'`	[1 1 0]	`'#FFFF00'`
`'black'`	`'k'`	[0 0 0]	'#000000'
`'white'`	`'w'`	[1 1 1]	`'#FFFFFF'`

Вот являются триплеты RGB и шестнадцатеричные цветовые коды для цветов по умолчанию MATLAB^® использование во многих типах графиков.

Триплет RGB	Шестнадцатеричный цветовой код	Внешний вид
[0 0.4470 0.7410]	`'#0072BD'`
[0.8500 0.3250 0.0980]	`'#D95319'`
[0.9290 0.6940 0.1250]	`'#EDB120'`
[0.4940 0.1840 0.5560]	`'#7E2F8E'`
[0.4660 0.6740 0.1880]	`'#77AC30'`
[0.3010 0.7450 0.9330]	`'#4DBEEE'`
[0.6350 0.0780 0.1840]	`'#A2142F'`

LineWidth

Ширина линии или ребра области заливки, в точках, положительной скалярной величине. Одна точка составляет 1/72 дюйма.

Значение по умолчанию: 0.5

Marker

Символ маркера в виде одного из значений в этой таблице.

Маркер	Описание	Получившийся маркер
`'o'`	Круг
`'+'`	Знак «плюс»
`'*'`	Звездочка
`'.'`	Точка
`'x'`	Крест
`'_'`	Горизонтальная линия
`'\|'`	Вертикальная линия
`'s'`	Квадрат
`'d'`	Ромб
`'^'`	Треугольник, направленный вверх
`'v'`	Нисходящий треугольник
`'>'`	Треугольник, указывающий вправо
`'<'`	Треугольник, указывающий влево
`'p'`	Пентаграмма
`'h'`	Гексаграмма
`'none'`	Никакие маркеры	Не применяется

MarkerEdgeColor

Цвет контура маркера в виде триплета RGB, шестнадцатеричного цветового кода, названия цвета или краткого названия для одного из параметров цвета перечислен в Color аргумент значения имени.

MarkerFaceColor

Цвет заливки для заполненных маркеров в виде триплета RGB, шестнадцатеричного цветового кода, названия цвета или краткого названия для одного из параметров цвета перечислен в Color аргумент значения имени.

MarkerSize

Размер маркера в точках, строго положительная скалярная величина. Одна точка составляет 1/72 дюйма.

Выходные аргументы

h

Графические объекты, соответствующие линиям или контуру в графике, возвращенном как графический массив. Используйте запись через точку, чтобы запросить и установить свойства графических объектов. Для получения дополнительной информации смотрите Line Properties и Свойства контура.

Можно использовать аргументы name-value, чтобы задать внешний вид диагностических точек данных, соответствующих первому графическому объекту h(1).

Примеры

развернуть все

Нелинейный график рычагов модели

Создайте график рычагов подбиравшей нелинейной модели и найдите точки с высокими рычагами.

Загрузите данные о реакции и подберите модель скорости реакции в зависимости от реагентов.

load reaction
mdl = fitnlm(reactants,rate,@hougen,[1 .05 .02 .1 2]);

Создайте график рычагов подобранной модели.

plotDiagnostics(mdl)

Используйте всплывающие подсказки, чтобы исследовать наблюдение с высокими рычагами. Всплывающая подсказка появляется, когда вы наводите на точку данных.

В качестве альтернативы найдите наблюдение высоких рычагов в командной строке.

find(mdl.Diagnostics.Leverage > 0.8)

ans =

     6

Больше о

развернуть все

Матрица шляпы

H hat matrix задан в терминах матрицы данных X и якобиевский матричный J:

$J_{i, j} = {\frac{\partial f}{\partial β_{j}} |}_{x_{i}, β}$

Здесь f является нелинейной функцией модели, и β является вектором из коэффициентов модели.

Матрица Шляпы H

H = J (J^TJ^–1J^T.

Диагональные элементы _Hii удовлетворяют

$\begin{array}{l} 0 \leq h_{i i} \leq 1 \\ \sum_{i = 1}^{n} h_{i i} = p, \end{array}$

где n является количеством наблюдений (строки X), и p является количеством коэффициентов в модели регрессии.

Рычаги

Рычаги являются мерой эффекта конкретного наблюдения относительно предсказаний регрессии из-за положения того наблюдения в течение входных параметров.

Рычаги наблюдения, i является значением i th диагональ, называют h _ii матрицы шляпы H. Поскольку суммой значений рычагов является p (количество коэффициентов в модели регрессии), наблюдение, i может быть рассмотрен выбросом, если его рычаги существенно превышают p/n, где n является количеством наблюдений.

Расстояние повара

Расстояние Повара _Di наблюдения i

$D_{i} = \frac{\sum_{j = 1}^{n} {({\hat{y}}_{j} - {\hat{y}}_{j (i)})}^{2}}{p M S E},$

где

${\hat{y}}_{j}$ j th адаптированное значение отклика.
${\hat{y}}_{j (i)}$ j th адаптированное значение отклика, где подгонка не включает наблюдение i.
MSE является среднеквадратической ошибкой.
p является количеством коэффициентов в модели регрессии.

Расстояние повара алгебраически эквивалентно следующему выражению:

$D_{i} = \frac{r_{i}^{2}}{p M S E} (\frac{h_{i i}}{{(1 - h_{i i})}^{2}}),$

где _ei является i th невязка.

Советы

Data Cursor отображает значения выбранной точки графика во всплывающей подсказке (маленькое текстовое поле, расположенное рядом с точкой данных). Всплывающая подсказка включает x - ось и y - значения оси для выбранной точки, наряду с именем наблюдения или номером.

Ссылки

[1] Neter, J., М. Х. Катнер, К. Дж. Нахцхайм и В. Вассерман. Прикладные линейные статистические модели, четвертый выпуск. Ирвин, Чикаго, 1996.

Смотрите также

NonLinearModel | plotResiduals

Документация