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x2fx

Convierta la matriz predictora en matriz de diseño

Sintaxis

D = x2fx(X,model)
D = x2fx(X,model,categ)
D = x2fx(X,model,categ,catlevels)

Descripción

D = x2fx(X,model) convierte una matriz de predictores en una matriz de diseño para el análisis de regresión.XD Las variables predictoras distintas deben aparecer en diferentes columnas de.X

La entrada opcional model controla el modelo de regresión. De forma predeterminada, devuelve la matriz de diseño para un modelo de aditivo lineal con un término constante.x2fx model es uno de los siguientes:

  • — Términos constantes y lineales.'linear' Este es el valor predeterminado.

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

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

  • — Términos constantes, lineales y cuadrados'purequadratic'

Si tiene columnas, el orden de las columnas de un modelo cuadrático completo es:XnD

  1. El término constante

  2. Los términos lineales (las columnas de, en orden 1, 2,...,)Xn

  3. Los términos de interacción (los productos en parejas de las columnas de, en orden (1, 2), (1, 3),..., (1,), (2, 3),..., (– 1,))Xnn n

  4. Los términos cuadrados (en la orden 1, 2,...,)n

Otros modelos utilizan un subconjunto de estos términos, en el mismo orden.

Alternativamente model puede ser una matriz especificando términos polinómicos de orden arbitrario. En este caso, model debe tener una columna para cada columna y una fila para cada término del modelo.X Las entradas de cualquier fila de model son poderes para las columnas correspondientes de.X Por ejemplo, si tiene columnas y, a continuación, una fila enXX1X2X3[0 1 2] model especifica el término.(X1.^0).*(X2.^1).*(X3.^2) Una fila de todos los ceros en model especifica un término constante, que se puede omitir.

D = x2fx(X,model,categ) trata las columnas con números enumerados en el vector como variables categóricas.categ Los términos que implican variables categóricas producen columnas de variables ficticias.D Las variables ficticias se calculan bajo la suposición de que los niveles categóricos posibles se enumeran completamente por los valores únicos que aparecen en la columna correspondiente de.X

D = x2fx(X,model,categ,catlevels) acepta un vector de la misma longitud que, especificando el número de niveles en cada variable categórica.catlevelscateg En este caso, los valores de la columna correspondiente de deben ser enteros en el intervalo de 1 al número especificado de niveles.X No todos los niveles deben aparecer en.X

Ejemplos

Ejemplo 1

A continuación, se convierten 2 predictores y (las columnas de) en una matriz de diseño para un modelo cuadrático completo con términos,,,, y.X1X2XconstantX1X2X1.*X2X1.^2X2.^2

X = [1 10      2 20      3 10      4 20      5 15      6 15];  D = x2fx(X,'quadratic') D =      1     1    10    10     1   100      1     2    20    40     4   400      1     3    10    30     9   100      1     4    20    80    16   400      1     5    15    75    25   225      1     6    15    90    36   225

Ejemplo 2

A continuación, se convierten 2 predictores y (las columnas de) en una matriz de diseño para un modelo cuadrático con términos,,, y.X1X2XconstantX1X2X1.*X2X1.^2

X = [1 10      2 20      3 10      4 20      5 15      6 15]; model = [0 0          1 0          0 1          1 1          2 0];  D = x2fx(X,model) D =      1     1    10    10     1      1     2    20    40     4      1     3    10    30     9      1     4    20    80    16      1     5    15    75    25      1     6    15    90    36

Consulte también

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Introducido antes de R2006a