random
非線形回帰モデルの応答のシミュレーション
説明
例
応答のシミュレーション
自動車の燃費の非線形モデルを重量の関数として作成し、応答をシミュレーションします。
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);
データに対するシミュレートされた応答を作成します。
Xnew = X; ysim = random(mdl,Xnew);
元の応答とシミュレートされた応答をプロットして、相違点を確認します。
plot(X,y,'o',X,ysim,'x') legend('Data','Simulated')
入力引数
mdl
— 非線形回帰モデル オブジェクト
NonLinearModel
オブジェクト
非線形回帰モデル オブジェクト。fitnlm
を使用して作成される NonLinearModel
オブジェクトとして指定します。
W
— 重み
重みなし (既定値) | ベクトル | 関数ハンドル
正の実数値の重みのベクトルまたは関数ハンドル。
ベクトルを指定する場合、
Xnew
にある観測値 (行) の数と同じ数の要素を指定しなければなりません。関数ハンドルを指定する場合、関数は予測される応答値のベクトルを入力として受け入れ、出力として正の実数重みを返さなければなりません。
重み W
に対して random
は観測 i
における誤差分散を MSE*(1/W(i))
により推定します。MSE は平均二乗誤差です。
Xnew
— 新しい予測子の入力値
テーブル | データセット配列 | 行列
新しい予測子の入力値。table、データセット配列または行列を指定します。Xnew
の各行は 1 つの観測値に対応し、各列は 1 つの変数に対応します。
Xnew
が table またはデータセット配列である場合、mdl
のPredictorNames
プロパティと同じ予測子名をもつ予測子が含まれていなければなりません。Xnew
が行列である場合、mdl
の作成に使用した予測子入力と同じ個数の変数 (列) が同じ順序で含まれていなければなりません。当てはめたモデルで予測子としては使用しなかった予測子変数もXnew
に含めなければならないことに注意してください。また、mdl
の作成に使用する変数は、すべて数値でなければなりません。数値予測子をカテゴリカルとして扱うには、mdl
を作成するときに名前と値のペアの引数'CategoricalVars'
を使用して予測子を指定します。
データ型: single
| double
| table
出力引数
代替方法
ノイズを追加しない予測では、predict
を使用します。
バージョン履歴
R2012a で導入
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