random
予測子の値に基づく新しくランダム応答値の生成
説明
例
新しい応答値を無作為に生成
標本データを読み込みます。
load fisheriris
列ベクトル species
は、3 種類のアヤメ (setosa、versicolor、virginica) で構成されています。double 行列 meas
は、花に関する 4 種類の測定値、がく片の長さと幅 (cm) と花弁の長さと幅 (cm) で構成されています。
データを table 配列に保存します。
t = table(species,meas(:,1),meas(:,2),meas(:,3),meas(:,4),... 'VariableNames',{'species','meas1','meas2','meas3','meas4'}); Meas = dataset([1 2 3 4]','VarNames',{'Measurements'});
反復予測モデルを当てはめます。ここで、測定が応答、species
が予測子変数となります。
rm = fitrm(t,'meas1-meas4~species','WithinDesign',Meas);
新しい応答値を無作為に生成します。
ysim = random(rm);
random
では、テーブル t
の反復測定モデル rm
を当てはめるために使用する元の標本データの予測子の値を使用します。
新しいデータを使用して応答値をランダムに生成
標本データを読み込みます。
load repeatedmeas
テーブル between
には、被験者間変数である年齢、IQ、グループ、性別、および 8 件の反復測定値 ~ が応答として含まれています。table within
には、被験者内変数 および が含まれています。このデータは、シミュレーションされたものです。
反復測定モデルを当てはめます。ここで、反復測定値 ~ は応答であり、年齢、IQ、グループ、性別、およびグループと性別の交互作用は予測子変数です。また、被験者内計画行列も指定します。
rm = fitrm(between,'y1-y8 ~ Group*Gender + Age + IQ','WithinDesign',within);
予測子変数の新しい値を使用してテーブルを定義します。
tnew = table(16,93,{'B'},{'Male'},'VariableNames',{'Age','IQ','Group','Gender'})
tnew=1×4 table
Age IQ Group Gender
___ __ _____ ________
16 93 {'B'} {'Male'}
新しいテーブル tnew
の値を使用して、新しい応答値をランダムに生成します。
ysim = random(rm,tnew)
ysim = 1×8
46.2252 66.8003 -40.4987 -1.9930 27.5213 -37.9809 4.8905 -3.7568
入力引数
rm
— 反復測定モデル
RepeatedMeasuresModel
オブジェクト
反復測定モデル。RepeatedMeasuresModel
オブジェクトとして返します。
このオブジェクトのプロパティとメソッドについては、RepeatedMeasuresModel
を参照してください。
tnew
— 新規データ
rm
の作成に使用するテーブル (既定値) | テーブル
反復測定モデル rm
の予測子として使用する応答変数と被験者間要因の値を含む新しいデータ。テーブルとして指定します。tnew
には rm
の作成に使用するすべての被験者間要因が格納されていなければなりません。
出力引数
アルゴリズム
random
は、予測値の作成と無作為なノイズ値の追加により、ysim
を計算します。各行について、ノイズは共分散が rm.Covariance
と等しい多変量正規分布をもちます。
バージョン履歴
R2014a で導入
MATLAB コマンド
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コマンドを MATLAB コマンド ウィンドウに入力して実行してください。Web ブラウザーは MATLAB コマンドをサポートしていません。
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