Main Content

このページの翻訳は最新ではありません。ここをクリックして、英語の最新版を参照してください。

plotResiduals

クラス: LinearMixedModel

線形混合効果モデルの残差のプロット

説明

plotResiduals(lme,plottype) は、plottype で指定されたプロットのタイプで線形混合効果モデル lme の生の条件付き残差をプロットします。

plotResiduals(lme,plottype,Name,Value) はまた、1 つまたは複数の名前と値のペア引数によって指定された追加オプションを使用して、線形混合効果モデル lme の残差をプロットします。たとえば、プロットする残差タイプを指定できます。

plotResiduals はさらに、プロットの基本ラインを指定するその他のいくつかの名前と値のペア引数を受け入れます。これらの名前と値のペアの詳細は、plot を参照してください。

h = plotResiduals(___) は、残差のプロットのラインまたはパッチのハンドル h を返します。

入力引数

すべて展開する

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。

残差プロットのタイプ。次のいずれかを指定します。

'histogram'既定の設定。残差のヒストグラム
'caseorder'残差とケース (行) 順の比較
'fitted'残差と近似値の比較
'lagged'残差とラグ付き残差の比較 (r(t) と r(t – 1))
'probability'正規確率プロット
'symmetry' 対称性プロット

例: plotResiduals(lme,'lagged')

名前と値のペアの引数

オプションの Name,Value 引数のコンマ区切りペアを指定します。Name は引数名で、Value は対応する値です。Name は引用符で囲まなければなりません。Name1,Value1,...,NameN,ValueN のように、複数の名前と値のペアの引数を、任意の順番で指定できます。

残差タイプ。ResidualType と、次のいずれかで構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。

残差タイプ条件限界
'Raw'

riC=[yXβ^Zb^]i

riM=[yXβ^]i

'Pearson'

priC=riC[Var^y,b(yXβZb)]ii

priM=riM[Var^y(yXβ)]ii

'Standardized'

stiC=riC[Var^y(rC)]ii

stiM=riM[Var^y(rM)]ii

条件付き残差と限界残差、残差分散についての詳細は、このページの末尾の「Definitions」を参照してください。

例: 'ResidualType','Standardized'

出力引数

すべて展開する

残差プロットのハンドル。ハンドルとして返されます。

すべて展開する

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 = categorical(tbl.Subject);
tbl.Program = categorical(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)');

生の残差のヒストグラムをプロットします。

plotResiduals(lme)

Figure contains an axes. The axes with title Histogram of residuals contains an object of type patch.

残差と近似値の対比をプロットします。

plotResiduals(lme,'fitted')

Figure contains an axes. The axes with title Plot of residuals vs. fitted values contains 2 objects of type line.

明確なパターンは存在しないため、不等分散性の直接の兆候はありません。

残差の正規確率プロットを作成します。

plotResiduals(lme,'probability')

Figure contains an axes. The axes with title Normal probability plot of residuals contains 2 objects of type line.

データは正規のように見えます。

プロットの右側の外れ値のように見えるデータの観測数を特定します。

find(residuals(lme)>0.25)
ans = 101

生の残差、ピアソン残差、および標準化された残差の箱ひげ図を作成します。

r = residuals(lme);
pr = residuals(lme,'ResidualType','Pearson');
st = residuals(lme,'ResidualType','Standardized');
X = [r pr st];
boxplot(X,'labels',{'Raw','Pearson','Standardized'})

Figure contains an axes. The axes contains 21 objects of type line.

3 つの箱ひげ図はすべて、分布の右裾に外れ値があることを示しています。また、生の残差およびピアソン残差の箱ひげ図は、左裾に 2 番目の外れ値がある可能性を示しています。対応する観測数を特定します。

find(pr<-2)
ans = 10

生の残差とラグ付き残差の対比をプロットします。

plotResiduals(lme,'lagged')

Figure contains an axes. The axes with title Plot of residuals vs. lagged residuals contains 3 objects of type line.

グラフには明確なパターンはありません。残差は相関しているようには見えません。