coefCI
クラス: LinearMixedModel
線形混合効果モデルの係数の信頼区間
説明
入力引数
lme
— 線形混合効果モデル
LinearMixedModel
オブジェクト
線形混合効果モデル。fitlme
または fitlmematrix
を使用して構築した LinearMixedModel
オブジェクトとして指定します。
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、Value
は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後ろにする必要がありますが、ペアの順序は関係ありません。
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。
Alpha
— 有意水準
0.05 (既定値) | 0 ~ 1 の範囲のスカラー値
有意水準。'Alpha'
と 0 ~ 1 の範囲にあるスカラー値から構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。値が α の場合、信頼度は 100 × (1 – α)% です。
たとえば、99% の信頼区間の場合は、次のように信頼度を指定できます。
例: 'Alpha',0.01
データ型: single
| double
DFMethod
— 自由度の近似の計算方法
'residual'
(既定値) | 'satterthwaite'
| 'none'
信頼区間の計算で使用する自由度の近似の計算方法です。'DFMethod'
と次のいずれかの値で構成されるコンマ区切りのペアで指定します。
'residual' | 既定の設定。自由度は定数で n – p に等しいと仮定されます。ここで n は観測値の数、p は固定効果の数です。 |
'satterthwaite' | サタースウェイトの近似法。 |
'none' | すべての自由度は無限大に設定されます。 |
たとえば、次のようにサタースウェイトの近似法を指定できます。
例: 'DFMethod','satterthwaite'
出力引数
feCI
— 固定効果の信頼区間
p 列 2 行の行列
固定効果の信頼区間です。p 行 2 列の行列として返されます。feCI
には、fixedEffects
メソッドによって返された beta
ベクトル内の固定効果の推定値 p に対応する信頼限界が含まれています。feCI
の 1 列目には信頼限界の下限が含まれ、2 列目には信頼限界の上限が含まれます。
reCI
— 変量効果の信頼区間
q 列 2 行の行列
変量効果の信頼区間です。q 行 2 列の行列として返されます。reCI
には、randomEffects
メソッドによって返された B
ベクトル内の変量効果の推定値 q に対応する信頼限界が含まれています。reCI
の 1 列目には信頼限界の下限が含まれ、2 列目には信頼限界の上限が含まれます。
例
固定効果係数の 95% の信頼区間
標本データを読み込みます。
load('weight.mat')
weight
には長期間の調査によるデータが含まれています。そこには 20 人の被験者が 4 つの運動プログラムにランダムに割り当てられ、体重の減少が 6 回の 2 週間の期間にわたって記録されています。このデータは、シミュレーションされたものです。
データをテーブルに保存します。Subject
および Program
をカテゴリカル変数として定義します。
tbl = table(InitialWeight, Program, Subject,Week, y); tbl.Subject = nominal(tbl.Subject); tbl.Program = nominal(tbl.Program);
線形混合効果モデルを近似します。初期体重、プログラムの種類、週、週とプログラムの種類の間の交互作用は固定効果です。切片と週は被験者ごとに異なります。
lme = fitlme(tbl,'y ~ InitialWeight + Program*Week + (Week|Subject)');
固定効果係数の推定値を計算します。
fe = fixedEffects(lme)
fe = 9×1
0.6610
0.0032
0.3608
-0.0333
0.1132
0.1732
0.0388
0.0305
0.0331
最初の推定値 0.6610 は定数項に対応します。2 行目の 0.0032 および 3 行目 0.3608 は、それぞれ初期体重と週の係数の推定値です。4 ~ 6 行目はプログラム B ~ D の指標変数に対応し、最後の 3 行はプログラム B ~ D と週の交互作用に対応します。
固定効果係数に対する 95% 信頼区間を計算します。
fecI = coefCI(lme)
fecI = 9×2
0.1480 1.1741
0.0005 0.0059
0.1004 0.6211
-0.2932 0.2267
-0.1471 0.3734
0.0395 0.3069
-0.1503 0.2278
-0.1585 0.2196
-0.1559 0.2221
一部の信頼区間には 0 が含まれています。各固定効果項に固有の 値を取得するには、fixedEffects
メソッドを使用します。すべての項に対して検定を行うには、anova
メソッドを使用します。
指定したオプションの信頼区間
標本データを読み込みます。
load carbig
ガロンあたりの走行マイル数 (MPG) の線形混合効果モデルを近似します。加速度と馬力は固定効果で、モデル年度によってグループ化される切片と加速度については相関する変量効果の可能性があります。まず、データをテーブルに保存します。
tbl = table(Acceleration,Horsepower,Model_Year,MPG);
モデルを近似する。
lme = fitlme(tbl, 'MPG ~ Acceleration + Horsepower + (Acceleration|Model_Year)');
固定効果係数の推定値を計算します。
fe = fixedEffects(lme)
fe = 3×1
50.1325
-0.5833
-0.1695
自由度の決定に残差法を使用して、固定効果の係数に対する 99% の信頼区間を計算します。これは既定のメソッドです。
feCI = coefCI(lme,'Alpha',0.01)
feCI = 3×2
44.2690 55.9961
-0.9300 -0.2365
-0.1883 -0.1507
自由度の計算にサタースウェイトの近似法を使用して、固定効果の係数に対する 99% の信頼区間を計算します。
feCI = coefCI(lme,'Alpha',0.01,'DFMethod','satterthwaite')
feCI = 3×2
44.0949 56.1701
-0.9640 -0.2025
-0.1884 -0.1507
サタースウェイトの近似法では、残差法と同様の信頼区間が得られます。
変量効果の信頼区間の計算
標本データを読み込みます。
load('shift.mat')
このデータは 5 人の作業者が 3 つのシフトの間に製造した製品から計測された品質目標の特性の絶対偏差を示します。3 つのシフトとは朝、夕方、夜です。これは作業者をブロックとする乱塊法です。この実験は、シフトの時間によるパフォーマンスへの影響の調査を意図しています。パフォーマンスの測定基準は、目標値からの品質特性の偏差です。このデータは、シミュレーションされたものです。
Shift
および Operator
はノミナル変数です。
shift.Shift = nominal(shift.Shift); shift.Operator = nominal(shift.Operator);
シフトの時間によってパフォーマンスに有意差があるかどうかを評価するために、作業者別のランダムな切片をもつ線形混合効果モデルに当てはめます。
lme = fitlme(shift,'QCDev ~ Shift + (1|Operator)');
変量効果の BLUP の推定値を計算します。
randomEffects(lme)
ans = 5×1
0.5775
1.1757
-2.1715
2.3655
-1.9472
変量効果に対する 95% の信頼区間を計算します。
[~,reCI] = coefCI(lme)
reCI = 5×2
-1.3916 2.5467
-0.7934 3.1449
-4.1407 -0.2024
0.3964 4.3347
-3.9164 0.0219
自由度の決定に残差法を使用して、変量効果に対する 99% の信頼区間を計算します。これは既定のメソッドです。
[~,reCI] = coefCI(lme,'Alpha',0.01)
reCI = 5×2
-2.1831 3.3382
-1.5849 3.9364
-4.9322 0.5891
-0.3951 5.1261
-4.7079 0.8134
自由度の決定にサタースウェイトの近似法を使用して、変量効果に対する 99% の信頼区間を計算します。
[~,reCI] = coefCI(lme,'Alpha',0.01,'DFMethod','satterthwaite')
reCI = 5×2
-2.6840 3.8390
-2.0858 4.4372
-5.4330 1.0900
-0.8960 5.6270
-5.2087 1.3142
サタースウェイトの近似法は残差法よりも小さな DF
値を出力する場合があります。この理由のため、残差法を使用して計算した前の信頼区間よりも今回の信頼区間が大きくなっています。
MATLAB コマンド
次の MATLAB コマンドに対応するリンクがクリックされました。
コマンドを MATLAB コマンド ウィンドウに入力して実行してください。Web ブラウザーは MATLAB コマンドをサポートしていません。
Select a Web Site
Choose a web site to get translated content where available and see local events and offers. Based on your location, we recommend that you select: .
You can also select a web site from the following list:
How to Get Best Site Performance
Select the China site (in Chinese or English) for best site performance. Other MathWorks country sites are not optimized for visits from your location.
Americas
- América Latina (Español)
- Canada (English)
- United States (English)
Europe
- Belgium (English)
- Denmark (English)
- Deutschland (Deutsch)
- España (Español)
- Finland (English)
- France (Français)
- Ireland (English)
- Italia (Italiano)
- Luxembourg (English)
- Netherlands (English)
- Norway (English)
- Österreich (Deutsch)
- Portugal (English)
- Sweden (English)
- Switzerland
- United Kingdom (English)