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coefTest

クラス: NonLinearModel

非線形回帰モデルの係数に対する線形仮説検定

構文

p = coefTest(mdl)
p = coefTest(mdl,H)
p = coefTest(mdl,H,C)
[p,F] = coefTest(mdl,...)
[p,F,r] = coefTest(mdl,...)

説明

p = coefTest(mdl) は、mdl の係数推定値がすべてゼロであることを検定する F 検定の p 値を計算します。

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。

p = coefTest(mdl,H,C)H*B = C に対する F 検定を実行します。

[p,F] = coefTest(mdl,...) は F 検定統計量を返します。

[p,F,r] = coefTest(mdl,...) は検定の分子自由度を返します。

入力引数

mdl

fitnlm で構築される非線形回帰モデル。

H

モデルの各係数に対して 1 つの列がある数値行列。H が入力である場合、出力 pH*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。

C

H と同じ行数の数値ベクトル。C が入力である場合、出力 pH*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。

出力引数

p

F 検定の p 値 (定義を参照してください)。

F

F 検定の検定統計量の値 (定義を参照してください)。

r

F 検定の分子の自由度 (定義を参照してください)。F 統計には、分子に r 自由度、分母に mdl.DFE 自由度があります。

すべて展開する

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 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 = coefTest(mdl)
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。

詳細

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代替方法

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。