plotResiduals
一般化線形回帰モデルの残差プロット
構文
説明
plotResiduals( では、1 つ以上の名前と値のペアの引数を使用して追加オプションを指定します。たとえば、残差のタイプや、残差のデータ点のグラフィック プロパティを指定できます。mdl,plottype,Name,Value)
h = plotResiduals(___)h を使用します。プロパティの一覧については、Line のプロパティ および Patch のプロパティ を参照してください。
例
当てはめた一般化線形回帰モデルのプロットを 3 つ (生の残差のヒストグラム、生の残差の正規確率プロット、および Anscombe タイプの残差の正規確率プロット) 作成します。
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。
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');
確率密度関数のスケールを使用して、生の残差のヒストグラムを作成します。
plotResiduals(mdl)
各バーの面積は、観測値の相対的な個数です。バーの面積の合計は 1 に等しくなります。
生の残差の正規確率プロットを作成します。
plotResiduals(mdl,'probability')
裾における残差は、より分散しているので、正規分布に一致しません。
Anscombe タイプの残差の正規確率プロットを作成します。
plotResiduals(mdl,'probability','ResidualType','Anscombe')
Anscombe タイプの残差は正規分布に一致します。
入力引数
名前と値の引数
オプションの引数のペアを Name1=Value1,...,NameN=ValueN として指定します。ここで、Name は引数名で、Value は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後に指定しなければなりませんが、ペアの順序は重要ではありません。
R2021a より前では、名前と値をそれぞれコンマを使って区切り、Name を引用符で囲みます。
例: 'Color','blue','Marker','o'
メモ
ここでは、グラフィック プロパティの一部だけを紹介しています。完全な一覧は、ラインについては Line のプロパティ、ヒストグラムについては Patch のプロパティ を参照してください。指定したプロパティは、残差のデータ点の外観またはヒストグラムの外観に適用されます。
ラインの色。RGB 3 成分、16 進数カラー コード、あるいは以下の表に記載されているいずれかの色オプションに対応する色の名前または省略名として指定します。
MarkerEdgeColor が "auto" (既定) であり MarkerFaceColor が "auto" である場合、名前と値の引数 Color はマーカーの輪郭の色とマーカーの塗りつぶし色も決定します。
カスタム色の場合は、RGB 3 成分または 16 進数のカラー コードを指定します。
RGB 3 成分は、色の赤、緑、青成分の強度を指定する 3 要素の行ベクトルです。強度は範囲
[0,1]に含まれていなければなりません。たとえば[0.4 0.6 0.7]のようになります。16 進数のカラー コードは、ハッシュ記号 (
#) で始まり、0からFの範囲にある 16 進数が 3 つまたは 6 つ続く、string スカラーまたは文字ベクトルです。この値では、大文字と小文字は区別されません。したがって、カラー コード"#FF8800"、"#ff8800"、"#F80"、"#f80"は等価です。
あるいは、一部の一般的な色を名前で指定できます。次の表は、名前が付いた色のオプション、等価な RGB 3 成分、および 16 進数カラー コードの一覧です。
| 色の名前 | 省略名 | RGB 3 成分 | 16 進数のカラー コード | 外観 |
|---|---|---|---|---|
"red" | "r" | [1 0 0] | "#FF0000" |
|
"green" | "g" | [0 1 0] | "#00FF00" |
|
"blue" | "b" | [0 0 1] | "#0000FF" |
|
"cyan" | "c" | [0 1 1] | "#00FFFF" |
|
"magenta" | "m" | [1 0 1] | "#FF00FF" |
|
"yellow" | "y" | [1 1 0] | "#FFFF00" |
|
"black" | "k" | [0 0 0] | "#000000" |
|
"white" | "w" | [1 1 1] | "#FFFFFF" |
|
"none" | 該当なし | 該当なし | 該当なし | 色なし |
次の表に、ライト テーマとダーク テーマのプロット用の既定のカラー パレットを示します。
| パレット | パレットの色 |
|---|---|
R2025a より前: ほとんどのプロットでは、これらの色が既定で使用されます。 |
|
|
|
これらのパレットの RGB 3 成分と 16 進数カラー コードは、orderedcolors 関数と rgb2hex 関数を使用して取得できます。たとえば、"gem" パレットの RGB 3 成分を取得し、それらを 16 進数カラー コードに変換します。
RGB = orderedcolors("gem");
H = rgb2hex(RGB);R2023b より前: RGB = get(groot,"FactoryAxesColorOrder") を使用して RGB 3 成分を取得します。
R2024a より前: H = compose("#%02X%02X%02X",round(RGB*255)) を使用して 16 進数カラー コードを取得します。
例: Color="blue"
データ型: single | double | string | char
ラインの幅。ポイント単位の正の値として指定します。ラインにマーカーがある場合、ライン幅はマーカー エッジにも影響を与えます。
例: LineWidth=0.75
データ型: single | double
マーカー記号。次の表のいずれかの値として指定します。
| マーカー | 説明 | 結果として得られるマーカー |
|---|---|---|
"o" | 円 |
|
"+" | プラス記号 |
|
"*" | アスタリスク |
|
"." | 点 |
|
"x" | 十字 |
|
"_" | 水平線 |
|
"|" | 垂直線 |
|
"square" | 正方形 |
|
"diamond" | 菱形 |
|
"^" | 上向き三角形 |
|
"v" | 下向き三角形 |
|
">" | 右向き三角形 |
|
"<" | 左向き三角形 |
|
"pentagram" | 星形五角形 |
|
"hexagram" | 星形六角形 |
|
"none" | マーカーなし | 該当なし |
例: Marker="+"
データ型: string | char
マーカーの輪郭の色。RGB 3 成分、16 進数カラー コード、あるいは名前と値の引数 Color に記載されているいずれかの色オプションに対応する色の名前または省略名として指定します。
既定値 "auto" では、名前と値の引数 Color を使用して指定されるものと同じ色が使用されます。色なしとして "none" を指定することもできます。
例: MarkerEdgeColor="blue"
データ型: single | double | string | char
マーカーの塗りつぶしの色。RGB 3 成分、16 進数カラー コード、あるいは名前と値の引数 Color に記載されているいずれかの色オプションに対応する色の名前または省略名として指定します。既定値の "none" は色なしを指定します。
値 "auto" では、名前と値の引数 Color を使用して指定されるものと同じ色が使用されます。
例: MarkerFaceColor="blue"
データ型: single | double | string | char
マーカーのサイズ。ポイント単位の正の値として指定します。
例: MarkerSize=2
データ型: single | double
出力引数
詳細
ヒント
データ カーソルを使用すると、選択したプロットの点の値がデータ ヒント (データ点の横にある小さいテキスト ボックス) に表示されます。データ ヒントには、選択した点の x 軸および y 軸の値と、観測値の名前または番号が含まれます。
代替機能
GeneralizedLinearModel オブジェクトには、複数のプロット関数が用意されています。
モデルを検証するときに、問題があるデータを探し、各観測値の効果を理解するには、
plotDiagnosticsを使用します。また、モデルの残差を分析するには、plotResidualsを使用します。モデルを当てはめた後で、特定の予測子の効果を理解するには、
plotPartialDependenceを使用します。また、予測曲面を通るスライスをプロットするには、plotSliceを使用します。
