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regstats

Diagnósticos de regresión

Sintaxis

regstats(y,X,model)
stats = regstats(...)
stats = regstats(y,X,model,whichstats)

Descripción

regstats(y,X,model) realiza una regresión multilineal de las respuestas en los predictores en. es una-por-matriz de predictores en cada una de las observaciones. es un vector de respuesta observada de-por-1.yXXnppnyn

Nota

De forma predeterminada, agrega una primera columna de 1s a, correspondiente a un término constante en el modelo.regstatsX No introduzca una columna de 1s directamente en.X

La entrada opcional model controla el modelo de regresión. De forma predeterminada, utiliza un modelo de aditivo lineal con un término constante.regstats model puede ser uno de los siguientes:

  • — Términos constantes y lineales (el valor predeterminado)'linear'

  • — Constantes, lineales y términos de interacción'interaction'

  • — Constantes, lineales, interacciones y términos cuadrados'quadratic'

  • — Términos constantes, lineales y cuadrados'purequadratic'

Alternativamente, puede ser una matriz de términos de modelo aceptados por la función.modelx2fx Consulte para obtener una descripción de esta matriz y para una descripción del orden en el que aparecen los términos.x2fx Puede utilizar esta matriz para especificar otros modelos, incluidos los que no tienen un término constante.

Con esta sintaxis, la función muestra una interfaz gráfica de usuario (GUI) con una lista de estadísticas de diagnóstico, como se muestra en la figura siguiente.

Al seleccionar casillas de verificación correspondientes a las estadísticas que desea calcular y hacer clic, devuelve las estadísticas seleccionadas al espacio de trabajo.OKregstatsMATLAB® Los nombres de las variables del espacio de trabajo se muestran en la parte derecha de la interfaz. Puede cambiar el nombre de la variable de espacio de trabajo por cualquier nombre de variable válido.MATLAB

stats = regstats(...) crea la estructura, cuyos campos contienen todas las estadísticas de diagnóstico para la regresión.stats Esta sintaxis no abre el GUI. Los campos de se enumeran en la tabla siguiente.stats

CampoDescripción
Qde la descomposición de la matriz de diseñoQQR
Rde la descomposición de la matriz de diseñoRQR
BetaLos coeficientes de regresión
covbLa covarianza de los coeficientes de regresión
yhatLos valores ajustados de los datos de respuesta
rResiduos
mseError cuadrado medio
rsquareR2 Estadística
adjrsquareAjustadoR2 Estadística
leverageapalancamiento
hatmatHat Matrix
s2_iVarianza Delete-1
beta_iLos coeficientes Delete-1
standresLos residuos estandarizados
studresLos residuos studentized
dfbetasCambio escalado en los coeficientes de regresión
dffitCambio en los valores ajustados
dffitsCambio escalado en valores ajustados
covratioEl cambio en la covarianza
cookdLa distancia del cocinero
tstatestadísticas y-valores para los coeficientestp
fstatEstadística y-ValueFp
dwstatLa estadística y el valor de Durbin-Watsonp

Tenga en cuenta que los nombres de los campos corresponden a los nombres de las variables devueltas al espacio de trabajo cuando se utiliza la GUI.statsMATLAB Por ejemplo, corresponde a la variable que se devuelve cuando usted selecciona en el GUI y hace clic.stats.betaBetaCoefficientsOK

stats = regstats(y,X,model,whichstats) Devuelve solo las estadísticas que especifique en whichstats. whichstats puede ser un vector de carácter único como, una matriz de cadenas como, o una matriz de celdas de vectores de caracteres como.'leverage'["leverage","standres","studres"]{'leverage','standres','studres'} Establecer whichstats para devolver todas las estadísticas.'all'

Nota

La estadística se calcula bajo la suposición de que el modelo contiene un término constante.F No es correcto para los modelos sin una constante. elR2 estadística puede ser negativa para los modelos sin una constante, lo que indica que el modelo no es adecuado para los datos.

Ejemplos

Abra la GUI utilizando los datos de:regstatshald.mat

load hald regstats(heat,ingredients,'linear');

Seleccione y en la GUI:Fitted ValuesResiduos

Haga clic para exportar los valores ajustados y los residuales al espacio de trabajo en las variables nombradas y, respectivamente.OKMATLAByhatr

Usted puede crear las mismas variables usando la salida, sin abrir el GUI:stats

whichstats = {'yhat','r'}; stats = regstats(heat,ingredients,'linear',whichstats); yhat = stats.yhat; r = stats.r; 

Referencias

[1] Belsley, D. A., E. Kuh, and R. E. Welsch. Regression Diagnostics. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1980.

[2] Chatterjee, S., and A. S. Hadi. “Influential Observations, High Leverage Points, and Outliers in Linear Regression.” Statistical Science. Vol. 1, 1986, pp. 379–416.

[3] Cook, R. D., and S. Weisberg. Residuals and Influence in Regression. New York: Chapman & Hall/CRC Press, 1983.

[4] Goodall, C. R. “Computation Using the QR Decomposition.” Handbook in Statistics. Vol. 9, Amsterdam: Elsevier/North-Holland, 1993.

Introducido antes de R2006a