非線形回帰

非線形固定効果と混合効果の回帰モデル

非線形回帰モデルでは、応答変数をモデルの係数や予測子変数の線形結合として表す必要はありません。非線形回帰には NonLinearModel オブジェクトを使用した方法と使用しない方法があるほか、対話型ツール Nonlinear Regression Fitter を使用して実行することもできます。

関数

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`NonLinearModel` オブジェクトを使用した非線形回帰

`fitnlm`	非線形回帰モデルの当てはめ
`feval`	非線形回帰モデルの予測の評価
`predict`	非線形回帰モデルの応答予測
`random`	非線形回帰モデルの応答のシミュレーション
`partialDependence`	部分依存の計算
`plotPartialDependence`	部分依存プロット (PDP) および個別条件付き期待値 (ICE) プロットの作成
`profileLikelihood`	Profile loglikelihood for nonlinear regression model (R2025a 以降)
`plotProfileLikelihood`	Plot profile loglikelihood for nonlinear regression model (R2025a 以降)
`plotResiduals`	非線形回帰モデルの残差プロット

オブジェクトを使用しない非線形回帰

`nlinfit`	非線形回帰
`Nonlinear Regression Fitter`	Interactive nonlinear regression fitting
`nlparci`	非線形回帰パラメーターの信頼区間
`nlpredci`	非線形回帰予測の信頼区間

混合効果

`nlmefit`	非線形混合効果の推定
`nlmefitsa`	確率的な EM アルゴリズムを使用した非線形混合効果モデルの近似

ダミー変数と統計オプション構造体の作成

`dummyvar`	ダミー変数の作成
`hougen`	Hougen-Watson モデル
`statset`	統計オプション構造体の作成
`statget`	統計オプション構造体の値にアクセス

オブジェクト

NonLinearModel 非線形回帰モデル

トピック

非線形モデル

非線形回帰
パラメトリック非線形モデルは、連続応答変数と 1 つ以上の連続予測子変数の関係を表します。
非線形回帰ワークフロー
データのインポート、非線形回帰の当てはめ、品質テスト、品質改善のための変更、モデルに基づく予測を行います。
重み付き非線形回帰
この例では、非定数誤差分散があるデータの非線形回帰モデルを当てはめる方法を示します。
線形性への変換による非線形モデルの近似の注意点
この例では、線形性に変換することによって非線形モデルを近似するときに陥りやすい落とし穴を示します。
非線形ロジスティック回帰
この例では、非線形ロジスティック回帰モデルを当てはめる 2 つの方法を示します。

混合効果

混合効果のモデル
混合効果モデルは固定効果 (データを収集するたびに同じ値になると仮定される母集団のパラメーターを表す) と変量効果 (追加の誤差項のように機能) の両方を考慮します。
nlmefit と nlmefitsa を使用する混合効果のモデル
混合効果モデルの当てはめ、予測と残差のプロット、結果の解釈を行います。
モデルの検証のための残差の検査
nlmefit と nlmefitsa のどちらによっても返される構造体 stats を調べることによってモデルの品質を判断します。