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random

Simular respuestas con ruido aleatorio para el modelo de regresión lineal

Descripción

ejemplo

ysim = random(mdl,Xnew) simula respuestas a los Datos predictores en el uso del modelo lineal, añadiendo ruido aleatorio.Xnewmdl

Ejemplos

contraer todo

Crear un modelo cuadrático del kilometraje del coche en función del peso del conjunto de datos.carsmall

load carsmall X = Weight; y = MPG; mdl = fitlm(X,y,'quadratic');

Cree respuestas simuladas a los datos con ruido aleatorio.

ysim = random(mdl,X);

Trace las respuestas originales y las respuestas simuladas para ver cómo difieren.

plot(X,y,'o',X,ysim,'x') legend('Data','Simulated')

Argumentos de entrada

contraer todo

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

Nuevos valores de entrada de predictor, especificados como una tabla, matriz de DataSet o matriz. Cada fila de corresponde a una observación, y cada columna corresponde a una variable.Xnew

  • Si es una matriz de tabla o DataSet, debe contener predictores que tengan los mismos nombres de predictor que en la propiedad de.XnewPredictorNamesmdl

  • Si es una matriz, debe tener el mismo número de variables (columnas) en el mismo orden que la entrada de predictor utilizada para crear.Xnewmdl Tenga en cuenta que también debe contener las variables predictoras que no se utilizan como predictores en el modelo ajustado.Xnew Además, todas las variables utilizadas en la creación deben ser numéricas o lógicas.mdl Para tratar los predictores numéricos como categóricos, identifique los predictores utilizando el argumento de par nombre-valor al crear.'CategoricalVars'mdl

Tipos de datos: single | double | table

Argumentos de salida

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Valor de respuesta simulado, devuelto como un vector numérico. El valor simulado es los valores de respuesta pronosticados que se perturban por el ruido aleatorio.Xnew El ruido es independiente y se distribuye normalmente, con una media igual a cero y una varianza igual a la varianza de error estimada del modelo.

Funcionalidad alternativa

Para las predicciones sin ruido aleatorio, utilice predict O feval. Estas dos funciones dan las mismas predicciones.

  • utiliza un único argumento de entrada con una observación en cada fila y proporciona intervalos de confianza en sus predicciones.Predecir

  • utiliza varios argumentos de entrada con una entrada para cada variable predictora.FEVAL

Capacidades ampliadas

Introducido en R2012a