regress
多重線形回帰
構文
説明
例
入力引数
出力引数
アルゴリズム
代替機能
regress
は、関数の出力引数のみが必要である場合と、ループ内でモデルの当てはめを複数回繰り返す場合に便利です。当てはめた回帰モデルをさらに調べる必要がある場合は、fitlm
または stepwiselm
を使用して線形回帰モデル オブジェクト LinearModel
を作成します。LinearModel
オブジェクトは、regress
より多くの機能を提供します。
当てはめた線形回帰モデルを調べるには、
LinearModel
のプロパティを使用します。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。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うには、
LinearModel
のオブジェクト関数を使用します。regress
と異なり、関数fitlm
では入力データに 1 の列が必要ありません。名前と値のペアの引数'Intercept'
を使用して切片項を含めないように指定しない限り、fitlm
で作成したモデルには常に切片項が含まれます。regress
の出力に含まれる情報は、LinearModel
のプロパティとオブジェクト関数を使用して取得できます。regress
の出力LinearModel
の同等の値b
Coefficients
プロパティのEstimate
列を参照してください。bint
関数 coefCI
を使用します。r
Residuals
プロパティのRaw
列を参照してください。rint
サポートされません。代わりに、スチューデント化残差 ( Residuals
プロパティ) と観測値の診断情報 (Diagnostics
プロパティ) を使用して外れ値を検出します。stats
コマンド ウィンドウのモデル表示を参照してください。統計量はモデルのプロパティ ( MSE
とRsquared
) に含まれており、関数anova
を使用して取得できます。
参照
[1] Chatterjee, S., and A. S. Hadi. “Influential Observations, High Leverage Points, and Outliers in Linear Regression.” Statistical Science. Vol. 1, 1986, pp. 379–416.
拡張機能
バージョン履歴
R2006a より前に導入