addedvarplot

入力データを使用した追加変数プロットの作成

構文

addedvarplot(X,y,num,inmodel) addedvarplot(X,y,num,inmodel,stats) addedvarplot(ax,___)

説明

addedvarplot(X,y,num,inmodel) は、X の予測項、y の応答値、X の列 num の追加項、および inmodel で指定された現在の項をもつモデルを使用して、追加された変数のプロットを表示します。X は n 行 p 列の行列です (n が観測値で、p が予測項)。y は、n 応答値のベクトルです。num は、追加項をもつ X の列を指定するスカラーインデックスです。inmodel は、現在のモデルの X の列を指定する p 要素の logical ベクトルです。既定の設定では、inmodel のすべての要素が false です。

メモ

addedvarplot は自動的に定数項をすべてのモデルに含めます。X に数値 1 だけを続けた列を直接入力しないでください。

addedvarplot(X,y,num,inmodel,stats) は、関数 stepwisefit の stats 出力を使用して、より効率的に addedvarplot を反復して呼び出せるようにします。それ以外は、この構文は前の構文と等価です。

addedvarplot(ax,___) は、現在の座標軸 (gca) ではなく ax によって指定される座標軸にプロットを作成します。ax オプションは、上記の構文における入力引数の組み合わせより前に指定できます。Axes オブジェクトを作成する方法の詳細については、axes と gca を参照してください。

追加変数プロットは、多重線形モデルへの新しい項の追加による固有の効果の測定に使用されます。このプロットは、モデルに既にある項で説明されない応答の一部と、モデルに既にある項で説明されない新しい項の一部との関係を示します。"説明できない部分" は、それぞれの回帰の残差によって測定されます。2 つの回帰からの残差のばらつきは、追加変数プロットを作成します。addedvarplot によって作成されたプロットは、残差のばらつきと、近似直線からの予測の 95% 信頼区間を示します。近似直線の傾きは、inmodel をもつモデルに追加される場合の新しい項の係数です。詳細は、追加変数プロットを参照してください。

追加変数プロットは、偏回帰のてこ比を表すプロットとしても知られています。

例

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追加変数プロットの作成

ライブスクリプトを開く

hald.mat のデータを読み込みます。このデータセットには、さまざまなセメント混合物の熱に対する反応の観測値が含まれています。

load hald
whos

  Name              Size            Bytes  Class     Attributes

  Description      22x58             2552  char                
  hald             13x5               520  double              
  heat             13x1               104  double              
  ingredients      13x4               416  double

追加変数プロットを作成して、最初の 2 列が含まれているモデルに対する ingredients の 3 列目の追加による影響を調べます。

inmodel = [true true false false];
addedvarplot(ingredients,heat,3,inmodel)

Figure contains an axes object. The axes object with title Added variable plot for X3 Adjusted for X1,X2, xlabel Adjusted X3, ylabel Adjusted Y contains 3 objects of type line. One or more of the lines displays its values using only markers These objects represent Adjusted data, Fit: y = 0.250018*x, 95% conf. bounds.

散布図が広がっており、近似直線の勾配が小さいのは、モデルに 3 番目の列を追加することの統計的有意性に対する不利な証拠です。

代替機能

fitlm または stepwiselm を使用して線形回帰モデルオブジェクト LinearModel を作成し、オブジェクト関数 plotAdded を使用して追加変数プロットを作成できます。

LinearModel オブジェクトには、当てはめた線形回帰モデルを調べるためのオブジェクトプロパティおよびオブジェクト関数があります。オブジェクトプロパティには、係数推定値、要約統計量、近似法および入力データに関する情報が含まれています。オブジェクト関数を使用して、応答の予測と、線形回帰モデルの修正、評価および可視化を行います。

バージョン履歴

R2006a より前に導入

参考

stepwisefit | stepwise | plotAdded