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random

ランダム ノイズがある応答を線形回帰モデルに対してシミュレート

説明

ysim = random(mdl,Xnew) は、線形モデル mdl を使用し、ランダム ノイズを追加して、Xnew 内の予測子データに対する応答をシミュレートします。

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carsmall データセットから、自動車の燃費の 2 次モデルを重量とモデル年の関数として作成します。

load carsmall
X = Weight;
y = MPG;
mdl = fitlm(X,y,'quadratic');

ランダム ノイズがあるシミュレートされた応答をデータに対して作成します。

ysim = random(mdl,X);

元の応答とシミュレートされた応答をプロットして、相違点を確認します。

plot(X,y,'o',X,ysim,'x')
legend('Data','Simulated')

入力引数

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線形回帰モデル オブジェクト。fitlm または stepwiselm を使用して作成した LinearModel オブジェクト、または compact を使用して作成した CompactLinearModel オブジェクトを指定します。

新しい予測子の入力値。table、データセット配列または行列を指定します。Xnew の各行は 1 つの観測値に対応し、各列は 1 つの変数に対応します。

  • Xnew が table またはデータセット配列である場合、mdlPredictorNames プロパティと同じ予測子名をもつ予測子が含まれていなければなりません。

  • Xnew が行列である場合、mdl の作成に使用した予測子入力と同じ個数の変数 (列) が同じ順序で含まれていなければなりません。あてはめたモデルで予測子としては使用しなかった予測子変数も Xnew に含めなければならないことに注意してください。また、mdl の作成に使用する変数は、すべて数値または logical でなければなりません。数値予測子をカテゴリカルとして扱うには、mdl を作成するときに名前と値のペアの引数 'CategoricalVars' を使用して予測子を指定します。

データ型: single | double | テーブル

出力引数

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シミュレートされた応答値。数値ベクトルとして返されます。シミュレートされた値は、ランダム ノイズによる変動がある、Xnew で予測された応答値です。ノイズは独立しており、平均が 0、分散がモデルの推定誤差分散に等しい正規分布に従います。

代替機能

ランダム ノイズのない予測では、predict または feval を使用します。この 2 つの関数は、同じ予測を行います。

  • predict は、各行に 1 つの観測値がある単一の入力引数を使用し、予測に対する信頼区間を返します。

  • feval は、各予測子変数に 1 つの入力が対応する複数の入力引数を使用します。

拡張機能

R2012a で導入