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removeTerms

クラス: LinearModel

線形モデルからの項の削除

構文

mdl1 = removeTerms(mdl,terms)

説明

mdl1 = removeTerms(mdl,terms) は、terms で指定された項を入力モデル mdl から削除した線形モデル mdl1 を返します。

入力引数

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完全な近似済み線形回帰モデル。fitlm または stepwiselm を使用して構築した LinearModel オブジェクトを指定します。

回帰モデル mdl から削除する項。次のいずれかを指定します。

  • 削除する 1 つ以上の項を表す式。詳細については、ウィルキンソンの表記法を参照してください。

  • 項行列の行 (近似関数 fitlm の引数 modelspec の説明を参照)。たとえば、ABC という 3 つの変数があるとします。

    [0 0 0] represents a constant term or intercept
    [0 1 0] represents B; equivalently, A^0 * B^1 * C^0
    [1 0 1] represents A*C
    [2 0 0] represents A^2
    [0 1 2] represents B*(C^2)

出力引数

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項が少なくなった回帰モデル。LinearModel オブジェクトとして返されます。mdl1 は、mdl から terms を削除したモデルです。mdl を上書きするには、mdl1 として mdl を設定します。

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Hald データの既定の線形モデルを構築します。 値が大きい項を削除します。

データを読み込みます。

load hald
X = ingredients; % predictor variables
y = heat; % response

既定の線形モデルをデータにあてはめる

mdl = fitlm(X,y)
mdl = 
Linear regression model:
    y ~ 1 + x1 + x2 + x3 + x4

Estimated Coefficients:
                   Estimate      SE        tStat       pValue 
                   ________    _______    ________    ________

    (Intercept)      62.405     70.071      0.8906     0.39913
    x1               1.5511    0.74477      2.0827    0.070822
    x2              0.51017    0.72379     0.70486      0.5009
    x3              0.10191    0.75471     0.13503     0.89592
    x4             -0.14406    0.70905    -0.20317     0.84407


Number of observations: 13, Error degrees of freedom: 8
Root Mean Squared Error: 2.45
R-squared: 0.982,  Adjusted R-Squared 0.974
F-statistic vs. constant model: 111, p-value = 4.76e-07

値が非常に大きい項 x3 および x4 を削除します。

terms = 'x3 + x4'; % terms to remove
mdl1 = removeTerms(mdl, terms)
mdl1 = 
Linear regression model:
    y ~ 1 + x1 + x2

Estimated Coefficients:
                   Estimate       SE       tStat       pValue  
                   ________    ________    ______    __________

    (Intercept)     52.577       2.2862    22.998    5.4566e-10
    x1              1.4683       0.1213    12.105    2.6922e-07
    x2             0.66225     0.045855    14.442     5.029e-08


Number of observations: 13, Error degrees of freedom: 10
Root Mean Squared Error: 2.41
R-squared: 0.979,  Adjusted R-Squared 0.974
F-statistic vs. constant model: 230, p-value = 4.41e-09

新しいモデルは、前のモデルと同じ自由度調整済み決定係数値 (0.974) をもち、ほぼ適切な近似であることを意味します。新しいモデルのすべての項で、 値が非常に小さくなっています。

詳細

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代替方法

stepwiselm を使用して、開始モデルからモデルを選択し、どのステップも有益ではなくなるまで続行します。

addTerms を使用して特定の項を追加します。

step を使用して、項の追加または削除によってモデルを最適に改善します。

参照

[1] Wilkinson, G. N., and C. E. Rogers. Symbolic description of factorial models for analysis of variance. J. Royal Statistics Society 22, pp. 392–399, 1973.