主要内容

随机

线性回归模型的随机噪声响应模拟

在页面中全部折叠

语法

ysim = random(mdl,Xnew)

描述

例子

ysim=随机(mdl，Xnew）模拟对预测器数据的响应Xnew使用线性模型mdl，添加随机噪声。

例子

全部折叠

打开实时脚本

创建一个二次模型的汽车里程作为一个函数的权重从carsmall数据集。

负载carsmallX =重量;y = MPG;mdl = fitlm(X,y，“二次”）;

创建对随机噪声数据的模拟响应。

ysim = random(mdl,X);

画出原始反应和模拟反应，看看它们有何不同。

情节(X, y,“o”, X, ysim“x”)传说(“数据”，“模拟”）

图中包含一个axes对象。坐标轴对象包含两个line类型的对象。这些对象表示数据，模拟。

输入参数

全部折叠

线性回归模型对象，指定为LinearModel对象创建的。fitlm或stepwiselm，或CompactLinearModel对象创建的。紧凑的．

新的预测器输入值，指定为表、数据集数组或矩阵。每一行Xnew对应一个观察结果，每一列对应一个变量。

  • 如果Xnew是表或数据集数组，它必须包含与PredictorNames的属性mdl．

  • 如果Xnew是一个矩阵，它必须有相同数量的变量(列)，并以相同的顺序用于创建的预测器输入mdl．请注意,Xnew还必须包含在拟合模型中未用作预测变量的任何预测变量。此外，所有的变量在创建mdl必须是数字。要将数值预测器视为类别，请使用“CategoricalVars”时的名称-值对参数mdl．

数据类型:单|双|表格

输出参数

全部折叠

模拟响应值，作为数值向量返回。模拟值是在时的预测响应值Xnew受随机噪声干扰。噪声独立且正态分布，均值为零，方差为模型估计误差方差。

选择功能

对于无随机噪声的预测，使用预测或函数宏指令．这两个函数给出了相同的预测。

  • 预测接受包含所有预测变量的单个输入参数，并给出其预测的置信区间。

  • 函数宏指令接受多个输入参数，每个预测器变量有一个输入。

扩展功能

版本历史

在R2012a中介绍

另请参阅

|||

主题

Baidu
map