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非線形回帰モデルの係数に対する線形仮説検定
p = coefTest(mdl)
p = coefTest(mdl,H)
p = coefTest(mdl,H,C)
[p,F] = coefTest(___)
[p,F,r] = coefTest(___)
p = coefTest(mdl) は、mdl 内の係数推定値がすべてゼロであるかどうかに対する F 検定の p 値を計算します。
p
mdl
例
p = coefTest(mdl,H) は、H × B = 0 に対する F 検定を実行します。B は係数ベクトルを表します。H を使用して、F 検定に含める係数を指定します。
H
p = coefTest(mdl,H,C) は、H × B = C に対する F 検定を実行します。
C
[p,F] = coefTest(___) 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、F 検定統計量 F も返します。
F
[p,F,r] = coefTest(___) は、検定に対する分子の自由度 r も返します。
r
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燃費の非線形モデルを、carsmall データ セットからの重量の関数として作成します。すべてを 0 にすべきかどうか確認するために係数をテストします。
carsmall
carsmall データから、重量の関数として自動車の燃費の指数モデルを作成します。すべての変数がほぼ同じサイズになるように、1000 のファクタで重み付けをスケーリングします。
load carsmall X = Weight; y = MPG; modelfun = 'y ~ b1 + b2*exp(-b3*x/1000)'; beta0 = [1 1 1]; mdl = fitnlm(X,y,modelfun,beta0);
モデルの、定数モデルからの有意差を検定します。
p = 1.3708e-36
このモデルに非ゼロの項が含まれることは間違いありません。
NonLinearModel
非線形回帰モデル。fitnlm を使用して作成した NonLinearModel オブジェクトとして指定します。
fitnlm
仮説行列。モデル内の係数ごとに 1 つの列をもつ数値インデックス行列として指定します。
H を指定した場合、出力 p は H × B = 0 に対する F 検定の p 値です。B は係数ベクトルを表します。
H と C を指定した場合、出力 p は H × B = C に対する F 検定の p 値です。
データ型: single | double
single
double
帰無仮説を検定するための仮定値。H と同じ行数の数値ベクトルを指定します。
H と C を指定した場合、出力 p は H × B = C に対する F 検定の p 値です。B は係数ベクトルを表します。
F 検定の p 値。範囲 [0,1] の数値として返されます。
F 検定の検定統計量の値。数値として返されます。
F 検定の分子の自由度。正の整数として返されます。F 統計量では、分子の自由度が r、分母の自由度が mdl.DFE です。
mdl.DFE
p 値、F 統計、分子の自由度は、次の推定の下で有効です。
正規分布から得られるデータ。
エントリは独立しています。
これらの仮定がなされているとします。β で線形回帰の未知の係数ベクトルを表します。H は r 行 s 列のフルランク数値インデックス行列であるとします。ここで、r は検定する係数の線形結合の個数、s は β の項の数です。c を β と同じサイズのベクトルにします。Hβ = c という仮説に対する検定統計量は次のようになります。
F=(Hβ^−c)′(HVH′)−1(Hβ^−c)/r.
ここで、β^ は mdl.Coefs 内の係数ベクトル β の推定値、V は mdl.CoefCov 内の係数推定値の推定共分散です。仮説が真であるとき、検定統計量 F には r と u の自由度をもつ F 分布 があります。
mdl.Coefs
mdl.CoefCov
一般に使用される検定統計量の値は mdl.Coefficients テーブルで利用可能です。
mdl.Coefficients
R2012a で導入
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