ドキュメンテーション

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多重線形回帰

複数の予測子変数をもつ線形回帰

低~中次元のデータセットで精度を向上させるには、fitlm を使用して線形回帰モデルを近似させます。

MATLAB® ワークスペースに適合する高次元データセットの計算時間を短縮するには、fitrlinear を使用して線形回帰モデルを近似させます。

クラス

LinearModel 線形回帰モデルのクラス
CompactLinearModel コンパクトな線形回帰モデル クラス
RegressionLinear 高次元データ用の線形回帰モデル
RegressionPartitionedLinear 高次元データ用の交差検定済み線形回帰モデル

関数

fitlm 線形回帰モデルの作成
stepwiselm ステップワイズ回帰の使用による線形回帰モデルの作成
compact コンパクトな線形回帰モデル
disp 線形回帰モデルの表示
feval 線形回帰モデルの予測の評価
predict 線形回帰モデルの応答予測
random 線形回帰モデルの応答のシミュレーション
plot 線形モデルの散布図または追加変数プロット
plotAdjustedResponse 線形回帰モデルの調整済み応答プロット
fitrlinear 高次元データに対する線形回帰モデルのあてはめ
predict 線形回帰モデルの応答予測
dummyvar ダミー変数を作成する
invpred 逆予測
plsregress 部分最小二乗回帰
x2fx 予測子行列を計画行列に変換します。
relieff ReliefF アルゴリズムを使用した属性 (予測子) の重要性
regress 多重線形回帰
robustdemo 対話形式によるロバスト回帰
robustfit ロバスト回帰
rsmdemo 対話形式による応答曲面のデモ
rstool 対話形式による応答曲面モデリング

例および操作のヒント

線形回帰

回帰の近似を開始するには、データを近似関数に望ましい形式にします。

線形回帰の結果の解釈

この例では、線形回帰の出力統計を表示および解釈する方法を表示しています。

線形回帰ワークフロー

この例では、線形回帰モデルの近似方法を示します。

カテゴリカル共変量による回帰

この例では、カテゴリカル配列と fitlm を使用してカテゴリカル共変量による回帰を実行する方法を説明します。

データセット配列による回帰

次の例では、データセット配列を使用して線形およびステップワイズ回帰解析を行う方法を示します。

ロバスト回帰 — 外れ値の影響の低減

「線形回帰モデルとは」 で説明したモデルは、観測された応答において誤差が正規分布するというような、ある仮定に基づきます。

パラメトリック回帰分析

パラメトリック回帰モデリング

部分最小二乗

"部分最小二乗" (PLS) 回帰は、相関関係がある複数の予測子変数が含まれているデータに対して使用される手法です。

概念

線形回帰モデルとは

回帰モデルは、1 つの "従属変数" y と 1 つまたは複数の "独立変数" X の関係を記述します。

ウィルキンソンの表記法

ウィルキンソンの表記法を使用すると、係数の値を指定せずに回帰と反復測定のモデルを記述できます。

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