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一般化線形回帰モデルの係数推定の信頼区間
ci = coefCI(mdl)
ci = coefCI(mdl,alpha)
ci = coefCI(mdl) は、mdl 内の係数の 95% 信頼区間を返します。
ci
mdl
ci = coefCI(mdl,alpha) は、1 – alpha の信頼水準を使用して信頼区間を返します。
alpha
例
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近似された一般化線形回帰モデルの係数に対する信頼区間を求めます。
基となる 2 つの予測子 X(:,1) および X(:,2) のポアソン乱数を使って標本データを生成します。
X(:,1)
X(:,2)
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','Distribution','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 = 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 = 0.01; ci = coefCI(mdl,alpha)
ci = 3×2 0.9824 1.0986 0.9880 1.0056 1.9703 2.0036
GeneralizedLinearModel
CompactGeneralizedLinearModel
一般化線形回帰モデル。fitglm または stepwiseglm を使用して作成した GeneralizedLinearModel オブジェクト、または compact を使用して作成した CompactGeneralizedLinearModel オブジェクトとして指定します。
fitglm
stepwiseglm
compact
信頼区間の有意水準。範囲 [0,1] の数値として指定します。ci の信頼水準は 100(1 – alpha)% に等しい値です。alpha は、真の値が信頼区間に含まれない確率です。
例: 0.01
0.01
データ型: single | double
single
double
信頼区間。k 行 2 列の数値行列として返されます。k は係数の個数です。ci の j 番目の行は、mdl の j 番目の係数の信頼区間です。係数 j の名前は、mdl の CoefficientNames プロパティに格納されます。
CoefficientNames
係数の信頼区間により回帰係数の推定の精度を測定できます。
100(1 – α)% 信頼区間は、対応する回帰係数が 100(1 – α)% の信頼度になる範囲を与えます。つまり、実験を繰り返すことによって生成される区間の 100(1 – α)% に真の係数値が含まれます。
ソフトウェアは、Wald 法を使用して信頼区間を求めます。回帰係数の 100(1 – α)% 信頼区間は、次のとおりです。
bi±t(1−α/2,n−p)SE(bi),
ここで、bi は係数の推定値、SE(bi) は係数の推定値の標準誤差、t(1–α/2,n–p) は自由度が n – p の t 分布の 100(1 – α/2) 百分位数です。n は観測値の個数、p は回帰係数の個数です。
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この関数は、GPU 配列を完全にサポートします。詳細は、GPU での MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。
R2012a で導入
GeneralizedLinearModel | CompactGeneralizedLinearModel | coefTest | devianceTest
coefTest
devianceTest
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