Esta página aún no se ha traducido para esta versión. Puede ver la versión más reciente de esta página en inglés.

plotSlice

Parcela de rodajas a través de superficie de regresión lineal ajustada

Descripción

ejemplo

plotSlice(mdl) crea una figura que contiene uno o varios trazados, cada uno de los cuales representa un sector a través de la superficie de regresión predicha.mdl Cada gráfica muestra los valores de respuesta ajustados como una función de una sola variable predictora, con las otras variables predictoras mantenidas constantes.

también muestra los límites de confianza del 95% para los valores de respuesta.plotSlice Utilice el menú para elegir el tipo de límites de confianza y utilice el menú para seleccionar los predictores que se utilizarán para cada parcela de sector.LímitesPredictors Para obtener más información, consulte.Consejos

Ejemplos

contraer todo

Trace divisiones a través de una superficie de modelo de regresión lineal ajustada.

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

Cree un gráfico de sectores.

plotSlice(mdl)

La línea verde en cada gráfico representa los valores de respuesta pronosticados como una función de una sola variable predictora, con las otras variables predictoras mantenidas constantes. Las líneas punteadas rojas son los límites de confianza del 95%. La etiqueta-eje incluye el valor de respuesta pronosticado y el correspondiente límite de confianza para el punto seleccionado por las líneas verticales y horizontales.y La etiqueta-eje muestra el nombre de la variable predictora y el valor del predictor para el punto seleccionado.x

Tenga en cuenta que incluye tanto los términos como, pero crea solo una gráfica para el término.mdlWeightWeight^2plotSliceWeight

Desplace la línea vertical del trazado a la derecha y observe el cambio en la etiqueta del eje y los cambios en la gráfica.WeightyYear

Argumentos de entrada

contraer todo

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

Sugerencias

  • Utilice el menú de la ventana de la figura para elegir el tipo de límites de confianza.Límites Puede elegir o, y o.SimultaneousNon-SimultaneousCurveObservation También puede optar por no tener límites de confianza.No Bounds

    • OSimultaneousNon-Simultaneous

      • Simultáneo (predeterminado) — plotSlice calcula los límites de confianza para la curva de los valores de respuesta mediante el método de Scheffe. El intervalo entre los límites de confianza superior e inferior contiene la curva que consta de valores de respuesta verdaderos con una confianza del 95%.

      • No simultánea — plotSlice calcula los límites de confianza para el valor de respuesta en cada observación. El intervalo de confianza para un valor de respuesta en un valor de predictor específico contiene el valor de respuesta real con una confianza del 95%.

      Los límites simultáneos son más anchos que los límites independientes, ya que exigir que toda la curva de los valores de respuesta esté dentro de los límites es más estricto que exigir que el valor de respuesta en un solo valor predictor esté dentro de los límites.

    • OCurveObservation

      Un modelo de regresión para las variables predictoras y la variable de respuesta tiene el formatoXy

      y = f(X) + ε,

      donde es una función de y es un término de ruido aleatorio.fXε

      • (por defecto) —Curve plotSlice predice los límites de confianza para las respuestas ajustadas f(X).

      • Observation plotSlice predice los límites de confianza para las observaciones de respuesta y.

      Los límites para y son más anchos que los límites para f(X) debido a la variabilidad adicional del término de ruido.

  • Utilice el menú de la ventana de la figura para seleccionar los predictores que se utilizarán para cada parcela de sector.Predictors Si el modelo de regresión incluye más de ocho predictores, crea trazados para los primeros cinco predictores de forma predeterminada.mdlplotSlice

Funcionalidad alternativa

  • Uso predict para devolver los valores de respuesta pronosticados y los límites de confianza. También puede especificar el nivel de confianza para los límites de confianza mediante el argumento de par nombre-valor de la función.'Alpha'Predecir Tenga en cuenta que encuentra los límites no simultáneos de forma predeterminada, mientras que encuentra los límites simultáneos de forma predeterminada.PredecirplotSlice

  • 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