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coefCI

一般化線形モデルの係数推定の信頼区間

構文

ci = coefCI(mdl)
ci = coefCI(mdl,alpha)

説明

ci = coefCI(mdl) は、mdl 内の係数の信頼区間を返します。

ci = coefCI(mdl,alpha) は、信頼度が 1 - alpha である信頼区間を返します。

入力引数

mdl

一般化線形モデル。fitglm または stepwiseglm を使用して構築した完全な GeneralizedLinearModel オブジェクト、または compact を使用して構築したコンパクトな CompactGeneralizedLinearModel オブジェクトを指定します。

alpha

0 から 1 までのスカラー。真の値が信頼区間に含まれない確率。

既定値: 0.05

出力引数

ci

信頼区間の k2 列の行列。cij 番目の行は、mdl の係数 j の信頼区間です。mdl の係数 j の名前は mdl.CoefficientNames 内にあります。

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近似された一般化非線形モデルの係数に対する信頼区間を求めます。

元となる 2 つの予測子 X(1) および X(2) のポアソン乱数を使ってモデルのための人為的なデータを生成します。

rng('default') % for reproducibility
rndvars = randn(100,2);
X = [2+rndvars(:,1),rndvars(:,2)];
mu = exp(1 + X*[1;2]);
y = poissrnd(mu);

ポアソン データの一般化線形回帰モデルを作成します。

mdl = fitglm(X,y,...
    'y ~ x1 + x2','distr','poisson')
mdl = 
Generalized linear regression model:
    log(y) ~ 1 + x1 + x2
    Distribution = Poisson

Estimated Coefficients:
                   Estimate       SE        tStat     pValue
                   ________    _________    ______    ______

    (Intercept)     1.0405      0.022122    47.034      0   
    x1              0.9968      0.003362    296.49      0   
    x2               1.987     0.0063433    313.24      0   


100 observations, 97 error degrees of freedom
Dispersion: 1
Chi^2-statistic vs. constant model: 2.95e+05, p-value = 0

モデルの係数に対する 95% (既定の設定) の信頼区間を求めます。

ci = coefCI(mdl)
ci = 3×2

    0.9966    1.0844
    0.9901    1.0035
    1.9744    1.9996

係数に対する 99% 信頼区間を求めます。

alpha = .01;
ci = coefCI(mdl,alpha)
ci = 3×2

    0.9824    1.0986
    0.9880    1.0056
    1.9703    2.0036

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