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Regresión lineal múltiple

Regresión lineal con múltiples variables predictoras

Para obtener una mayor precisión en conjuntos de datos de baja dimensión a través de dimensiones medias, ajuste un modelo de regresión lineal utilizando.fitlm

Para reducir el tiempo de cálculo en conjuntos de datos de alta dimensionalidad, ajuste un modelo de regresión lineal utilizando.fitrlinear

Aplicaciones

El aprendiz de regresiónEntrenar modelos de regresión para predecir datos mediante el aprendizaje automático supervisado

Objetos

LinearModelModelo de regresión lineal
CompactLinearModelModelo de regresión lineal compacta
RegressionLinearModelo de regresión lineal para datos de alta cota
RegressionPartitionedLinearModelo de regresión lineal con validación cruzada para datos de alta cota

Funciones

expandir todo

Crear objetoLinearModel

fitlmAjustar modelo de regresión lineal
stepwiselm Ajuste el modelo de regresión lineal utilizando la regresión escalonada

Crear objetoCompactLinearModel

compactModelo de regresión lineal compacta

Agregar o quitar términos del modelo lineal

addTermsAgregue términos al modelo de regresión lineal
removeTermsQuite los términos del modelo de regresión lineal
stepMejore el modelo de regresión lineal agregando o quitando términos

Predecir respuestas

fevalPredecir las respuestas del modelo de regresión lineal utilizando una entrada para cada predictor
predictPredecir las respuestas del modelo de regresión lineal
randomSimular respuestas con ruido aleatorio para el modelo de regresión lineal

Evaluar modelo lineal

anovaAnálisis de varianza para el modelo de regresión lineal
coefCILos intervalos de confianza de las estimaciones de coeficiente del modelo de regresión lineal
coefTestPrueba de hipótesis lineal sobre coeficientes del modelo de regresión lineal
dwtestPrueba de Durbin-Watson con objeto de modelo de regresión lineal

Visualice el modelo lineal y las estadísticas de Resumen

plotGráfico de dispersión o parcela variable añadida del modelo de regresión lineal
plotAddedSe agregó una gráfica variable del modelo de regresión lineal
plotAdjustedResponseGráfica de respuesta ajustada del modelo de regresión lineal
plotDiagnosticsTrazar diagnósticos de observación del modelo de regresión lineal
plotEffectsTrazar los principales efectos de los predictores en el modelo de regresión lineal
plotInteractionTrazar los efectos de interacción de dos predictores en el modelo de regresión lineal
plotPartialDependenceCree parcelas de dependencia parcial (PDP) y de expectativa condicional individual (ICE)
plotResidualsLos residuales de trazado del modelo de regresión lineal
plotSliceParcela de rodajas a través de superficie de regresión lineal ajustada

Crear objeto

fitrlinearAjuste el modelo de regresión lineal a datos de alta cota

Trabajar con ObjectRegressionLinear

predictPredecir la respuesta del modelo de regresión lineal
lossLa pérdida de regresión para modelos de regresión lineal
plotPartialDependenceCree parcelas de dependencia parcial (PDP) y de expectativa condicional individual (ICE)
selectModelsSeleccione modelos de regresión lineal regularizados ajustados

Trabajar con ObjectRegressionPartitionedLinear

kfoldLossPérdida de regresión para observaciones no utilizadas en la formación
kfoldPredictPredecir respuestas para observaciones no utilizadas para el entrenamiento

Ajuste y evalúe la regresión lineal

dwtestPrueba Durbin-Watson con entradas residuales
invpredPredicción inversa
linhyptestPrueba de hipótesis lineal
plsregressRegresión de mínimos cuadrados parciales
regressLa regresión lineal múltiple
regstatsDiagnósticos de regresión
relieffRango importancia de los predictores usando ReliefF o RReliefF algoritmo
robustfitLa regresión robusta
stepwisefitRegresión stepwise

Preparar datos

x2fxConvierta la matriz predictora en matriz de diseño
dummyvarCrear variables ficticias

Herramientas interactivas

robustdemoRegresión robusta interactiva
rsmdemoDemostración interactiva de superficie de respuesta
rstoolModelado de superficie de respuesta interactiva
stepwiseLa regresión escalonada interactiva

Temas

Flujo de trabajo de regresión lineal

Importe y prepare datos, ajuste un modelo de regresión lineal, pruebe y mejore su calidad y comparta el modelo.

Interpretar los resultados de regresión lineal

Visualice e interprete las estadísticas de salida de regresión lineal.

Regresión lineal con efectos de interacción

Construya y analice un modelo de regresión lineal con efectos de interacción e interprete los resultados.

Regresión mediante tablas

En este ejemplo se muestra cómo realizar análisis de regresión lineales y escalonado mediante tablas.

Regresión con covariables categóricas

Realice una regresión con covariables categóricas utilizando matrices categóricas y.fitlm

¿Qué es un modelo de regresión lineal?

Los modelos de regresión describen la relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes.

Regresión lineal

Ajuste un modelo de regresión lineal y examine el resultado.

Regresión robusta: reduce los efectos de valor atípico

Ajuste un modelo robusto que sea menos sensible que los mínimos cuadrados ordinarios a grandes cambios en partes pequeñas de los datos.

Regresión stepwise

En la regresión escalonada, los predictores se agregan automáticamente a un modelo o se recortan desde él.

Mínimos cuadrados parciales

Los mínimos cuadrados parciales (PLS) construyen nuevas variables predictoras como combinaciones lineales de las variables predictoras originales, al tiempo que se consideran los valores de respuesta observados, lo que lleva a un modelo parsimonioso con un poder predictivo fiable.

Regresión de mínimos cuadrados parciales y regresión de componentes principales

Este ejemplo muestra cómo aplicar la regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR) y la regresión de componentes principales (PCR), y discute la efectividad de los dos métodos.

Elija una función de regresión

Elija una función de regresión según el tipo de problema de regresión y actualice el código heredado con las nuevas funciones de conexión.

Serie temporal regresión de datos de pasajeros de aerolíneas

En este ejemplo se muestra cómo analizar datos de series temporales mediante las características estadísticas y machine learning Toolbox™.

La notación Wilkinson

La notación Wilkinson proporciona una manera de describir los modelos de regresión y medidas repetidas sin especificar valores de coeficiente.

Resumen de las estadísticas de resultados y diagnósticos

Evalúe un modelo ajustado mediante las propiedades del modelo y las funciones de objeto