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plotEffects

Trazar los principales efectos de los predictores en el modelo de regresión lineal

Descripción

ejemplo

plotEffects(mdl) crea una gráfica de efectos de los predictores en el modelo de regresión lineal.mdl Una gráfica de efectos muestra la estimación en la respuesta de cambiar cada valor de predictor, promediando los efectos de los otros predictores.efecto principal Una línea horizontal a través de un valor de efecto indica el intervalo de confianza del 95% para el valor del efecto.

h = plotEffects(mdl) devuelve objetos de línea. Se utiliza para modificar las propiedades de una línea específica después de crear la gráfica.h Para obtener una lista de propiedades, consulte.Line Properties

Ejemplos

contraer todo

Cargue el conjunto de datos y ajuste un modelo de regresión lineal del kilometraje como una función del año del modelo, el peso y el peso al cuadrado.carsmall

load carsmall tbl = table(MPG,Weight); tbl.Year = categorical(Model_Year); mdl = fitlm(tbl,'MPG ~ Year + Weight^2');

Cree una gráfica de efectos.

plotEffects(mdl)

La longitud de cada línea horizontal en la figura muestra un intervalo de confianza del 95% para el efecto en la respuesta del cambio mostrado para cada predictor. Por ejemplo, el efecto estimado de cambiar de a es un aumento de aproximadamente 8, y está entre 6 y 10 con un 95% de confianza.Year7082

Argumentos de entrada

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Objeto de modelo de regresión lineal, especificado como un objeto creado mediante o, o un objeto creado medianteLinearModelfitlmstepwiselmCompactLinearModel compact.

Argumentos de salida

contraer todo

Objetos de línea, devueltos como un vector. corresponde a los círculos que representan las estimaciones de efectos, y corresponde al intervalo de confianza del 95% para el efecto del predictor.h(1)h(j+1)j Utilice la notación de puntos para consultar y establecer las propiedades de los objetos de línea. Para obtener más información, consulte.Line Properties

Más acerca de

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Efecto principal

Un efecto, o efecto principal, de un predictor representa un efecto de un predictor en la respuesta de cambiar el valor del predictor mientras se promedian los efectos de los otros predictores.

Para una variable predictora Xs, el efecto se define mediante

g(xsi) – g(xsj) ,

donde es una función.gRespuesta ajustada La función elige las observaciones y de la siguiente manera.plotEffectsij Para una variable categórica que no es ordinal,xsi Yxsj son los valores predictores que producen las respuestas ajustadas máximas y mínimas, respectivamente, para que el valor del efecto sea siempre positivo. Para una variable numérica o una variable categórica ordinal, la función elige dos valores predictores que producen las respuestas ajustadas mínimas y máximas donde xsi < xsj.

traza el valor del efecto y el intervalo de confianza del 95% del valor del efecto para cada variable predictora.plotEffects

Respuesta ajustada

Una función de respuesta ajustada describe la relación entre la respuesta ajustada y un predictor único, con los otros predictores promediado promediando los valores ajustados sobre los datos utilizados en el ajuste.

Un modelo de regresión para las variables predictoras (x1, x2, …, xp) y la variable de respuesta tiene el formatoy

yi = f(x1i, x2i, …, xpi) + ri,

donde se encuentra una función de regresión ajustada y es un residuo.fr El subíndice representa el número de observación.i

La función de respuesta ajustada para la primera variable predictorax1, por ejemplo, se define como

g(x1)=1ni=1nf(x1,x2i,x3i,...,xpi),

donde está el número de observaciones.n El valor de los datos de respuesta ajustados es la suma del valor ajustado ajustada y el residuo para cada observación.

y˜i=g(x1i)+ri.

traza la función de respuesta ajustada y los valores de datos de respuesta ajustados para una variable predictora seleccionada.plotAdjustedResponse

Sugerencias

  • El cursor de datos muestra los valores del punto de trazado seleccionado en una punta de datos (cuadro de texto pequeño situado junto al punto de datos). La sugerencia de datos incluye los valores de eje y eje para el punto seleccionado.xy Utilice los valores de eje para ver un valor de efecto estimado y sus límites de confianza.x

Funcionalidad alternativa

  • Un objeto proporciona varias funciones de trazado.LinearModel

    • Al crear un modelo, utilice para comprender el efecto de agregar o quitar una variable predictora.plotAdded

    • Al verificar un modelo, utilice para encontrar datos cuestionables y para entender el efecto de cada observación.plotDiagnostics También se utiliza para analizar los residuos del modelo.plotResiduals

    • Después de ajustar un modelo, utilice, y para entender el efecto de un predictor en particular.plotAdjustedResponseplotPartialDependenceplotEffects Se usa para comprender el efecto de interacción entre dos predictores.plotInteraction También se utiliza para trazar divisiones a través de la superficie de predicción.plotSlice

Introducido en R2012a