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plotAdjustedResponse

線形回帰モデルの調整応答プロット

説明

plotAdjustedResponse(mdl,var) は、線形回帰モデル mdl の変数 var に対する調整応答プロットを作成します。

plotAdjustedResponse(mdl,var,Name,Value) は、1 つ以上の名前と値のペアの引数を使用して、調整された応答データ点のグラフィック プロパティを指定します。たとえば、データ点のマーカー記号やサイズを指定できます。

h = plotAdjustedResponse(___) は、前の構文におけるいずれかの入力引数の組み合わせを使用して、line オブジェクトを返します。プロットの作成後に特定のラインのプロパティを修正するには、h を使用します。プロパティの一覧については、Line のプロパティを参照してください。

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carsmall データセットを読み込み、モデル年、重量、および重量の二乗の関数として、燃費の線形モデルを当てはめます。

load carsmall
tbl = table(MPG,Weight);
tbl.Year = categorical(Model_Year);
mdl = fitlm(tbl,'MPG ~ Year + Weight^2');

Year に対して平均化した Weight の効果をプロットします。

plotAdjustedResponse(mdl,'Weight')

Figure contains an axes object. The axes object with title Adjusted response plot contains 2 objects of type line. These objects represent Adjusted data, Adjusted fit.

Weight に対して平均化した Year の効果をプロットします。

plotAdjustedResponse(mdl,'Year');

Figure contains an axes object. The axes object with title Adjusted response plot contains 2 objects of type line. These objects represent Adjusted data, Adjusted fit.

入力引数

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線形回帰モデル。fitlm または stepwiselm を使用して作成した LinearModel オブジェクトとして指定します。

調整応答プロットの変数。mdl.VariableNames 内の変数名を表す文字ベクトルまたは string 配列、または mdl.VariableNames 内の変数のインデックスを表す正の整数を指定します。

データ型: char | string | single | double

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。

例: 'Color','blue','Marker','*'

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。完全な一覧については、Line のプロパティ を参照してください。指定したプロパティによって、調整された応答データ点の外観が決まります。

ラインの色。'Color' と RGB 3 成分、16 進数のカラー コード、または、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から構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。

'MarkerEdgeColor''auto' (既定) であり 'MarkerFaceColor''auto' である場合、名前と値のペアの引数 '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、文字ベクトルまたは string スカラーです。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 進数のカラー 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'

Sample of the color red

'green''g'[0 1 0]'#00FF00'

Sample of the color green

'blue''b'[0 0 1]'#0000FF'

Sample of the color blue

'cyan' 'c'[0 1 1]'#00FFFF'

Sample of the color cyan

'magenta''m'[1 0 1]'#FF00FF'

Sample of the color magenta

'yellow''y'[1 1 0]'#FFFF00'

Sample of the color yellow

'black''k'[0 0 0]'#000000'

Sample of the color black

'white''w'[1 1 1]'#FFFFFF'

Sample of the color white

'none'該当なし該当なし該当なし色なし

以下は、MATLAB® が多くのタイプのプロットで使用する既定の色に対する RGB 3 成分および 16 進数のカラー コードです。

RGB 3 成分16 進数のカラー コード外観
[0 0.4470 0.7410]'#0072BD'

Sample of RGB triplet [0 0.4470 0.7410], which appears as dark blue

[0.8500 0.3250 0.0980]'#D95319'

Sample of RGB triplet [0.8500 0.3250 0.0980], which appears as dark orange

[0.9290 0.6940 0.1250]'#EDB120'

Sample of RGB triplet [0.9290 0.6940 0.1250], which appears as dark yellow

[0.4940 0.1840 0.5560]'#7E2F8E'

Sample of RGB triplet [0.4940 0.1840 0.5560], which appears as dark purple

[0.4660 0.6740 0.1880]'#77AC30'

Sample of RGB triplet [0.4660 0.6740 0.1880], which appears as medium green

[0.3010 0.7450 0.9330]'#4DBEEE'

Sample of RGB triplet [0.3010 0.7450 0.9330], which appears as light blue

[0.6350 0.0780 0.1840]'#A2142F'

Sample of RGB triplet [0.6350 0.0780 0.1840], which appears as dark red

例: 'Color','blue'

ラインの幅。'LineWidth' と正の値 (ポイント単位) から構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。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

マーカー記号。'Marker' と次の表のいずれかの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。

マーカー説明結果として得られるマーカー
'o'

Sample of circle marker

'+'プラス記号

Sample of plus sign marker

'*'アスタリスク

Sample of asterisk marker

'.'

Sample of point marker

'x'十字

Sample of cross marker

'_'水平線

Sample of horizontal line marker

'|'垂直線

Sample of vertical line marker

's'正方形

Sample of square marker

'd'菱形

Sample of diamond line marker

'^'上向き三角形

Sample of upward-pointing triangle marker

'v'下向き三角形

Sample of downward-pointing triangle marker

'>'右向き三角形

Sample of right-pointing triangle marker

'<'左向き三角形

Sample of left-pointing triangle marker

'p'星形五角形

Sample of pentagram marker

'h'星形六角形

Sample of hexagram marker

'none'マーカーなし該当なし

例: 'Marker','+'

マーカーの輪郭の色。'MarkerEdgeColor' と RGB 3 成分、16 進数のカラー コード、または、名前と値のペアの引数 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から構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。

既定値 'auto' では、'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: 'MarkerEdgeColor','blue'

マーカーの塗りつぶし色。'MarkerFaceColor' と RGB 3 成分、16 進数のカラー コード、または、名前と値のペアの引数 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から構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。

'auto' では、'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'

マーカー サイズ。'MarkerSize' と正の値 (ポイント単位) から構成されるコンマ区切りのペアとして指定します。

例: 'MarkerSize',2

出力引数

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line オブジェクト。2 行 1 列のベクトルとして返されます。h(1) は調整された応答データ点に、h(2) は調整された応答関数に対応します。line オブジェクトのプロパティのクエリと設定を行うには、ドット表記を使用します。詳細については、Line のプロパティ を参照してください。

名前と値のペアの引数を使用して、1 番目のグラフィックス オブジェクト h(1) に対応する、調整された応答データ点の外観を指定できます。

詳細

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調整された応答

調整された応答関数は、当てはめで使用したデータに対して近似値の平均を求めることにより他の予測子を平均化して、当てはめた応答と単一の予測子の間の関係を表します。

予測子変数 (x1, x2, …, xp) と応答変数 y に対する回帰モデルは、次のような形式になります。

yi = f(x1i, x2i, …, xpi) + ri,

ここで、f は当てはめた回帰関数、r は残差です。添字 i は、観測値の番号に対応します。

たとえば、1 番目の予測子変数 x1 に対する調整された応答関数は、次のように定義されます。

g(x1)=1ni=1nf(x1,x2i,x3i,...,xpi),

ここで、n は観測値の個数です。調整された応答データ値は、調整された当てはめ値と残差を各観測値について合計した値です。

y˜i=g(x1i)+ri.

plotAdjustedResponse は、選択された予測子変数に対して、調整された応答関数と調整された応答データ値をプロットします。

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

  • LinearModel 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。

    • モデルを作成するときに、予測子変数の追加または削除による効果を理解するには、plotAdded を使用します。

    • 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、plotAdjustedResponseplotPartialDependence および plotEffects を使用します。2 つの予測子の間の交互作用効果を理解するには、plotInteraction 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。

  • plotPartialDependence は、他の変数を除外することにより、単一の特徴量または特徴量のペアに対してそれぞれ、予測した応答のライン プロットまたは表面プロットを作成します。plotPartialDependence による単一の特徴量のライン プロットと、plotAdjustedResponse による調整された応答関数のプロットは、数値の精度内で同じです。

  • plotEffects は、すべての予測子の個別の効果を示す概要プロットを作成します。

  • plotAdded は、他の項の効果を排除すると、指定した項が応答に与える効果がどの程度増加するかを示します。これに対して plotAdjustedResponse は、近似値の平均を求めることにより他の予測子を平均化して、モデルの当てはめにおける選択した予測子の効果を示します。plotAddedplotAdjustedResponse では調整された値の定義が異なることに注意してください。

拡張機能

バージョン履歴

R2012a で導入