plotSlice

通过拟合的线性回归曲面绘制切片图

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语法

plotslice（mdl）

plotSlice (MDL.）创建包含一个或多个图的图形，每个图表示通过回归面预测的切片MDL.．每个图显示了拟合的响应值作为一个单一预测变量的函数，其他预测变量保持不变。

plotSlice还显示响应值的95％置信度界限。使用界限菜单选择置信范围的类型，并使用预测因子菜单以选择为每个切片图使用的预测因子。有关详细信息,请参见提示．

通过拟合线性回归模型表面的绘图切片。

加载Carsmall.数据集和拟合的线性回归模型的里程作为一个函数的模型年，重量，和重量的平方。

负载Carsmall.年=分类(Model_Year);台=表(MPG、重量、年);mdl = fitlm(资源描述,'MPG ~年+重量^2'）;

创建切片情节。

plotslice（mdl）

每个图中的绿线表示预测的响应值，作为单个预测变量的函数，其他预测变量保持不变。红色虚线是95%置信界限。的y-axis标签包含了预测的响应值以及垂直线和水平线所选择的点的置信范围。的x-axis标签显示了所选点的预测器变量名称和预测值值。

请注意,MDL.包括这两者重量和重量^ 2.条件,但plotSlice只创造一个剧情重量学期。

中移动垂线重量向右画，观察变化y中的更改一年情节。

线性回归模型对象，指定为alinearmodel.使用fitlm或者Stepwiselm.，或者CompactLinearModel使用袖珍的．

使用界限菜单中选择置信范围的类型。你可以选择同时或者非同时，和曲线或者观察．你也可以选择是没有界限的没有置信范围。
- 同时或者非同时
  - 同时（默认） -plotSlice使用Scheffe方法计算响应值曲线的置信界限。上下置信界限之间的范围包含由95%置信的真实响应值组成的曲线。
  - 异时,plotSlice计算每个观测点的响应值的置信范围。在特定预测值下的响应值的置信区间包含95%置信的真实响应值。
  同时的界限比单独的界限更宽，因为要求整个响应值曲线在界限内比要求单个预测值的响应值在界限内更严格。
- 曲线或者观察
  预测变量的回归模型X以及响应变量y有表格
  
  y＝f（X）+ε.，
  
  在哪里f是X和ε.为随机噪声项。
  - 曲线(默认)plotSlice预测适合响应的信心范围f（X）．
  - 观察- - - - - -plotSlice预测响应观察的置信范围y．
  界限y比范围更宽f（X）由于噪声术语的额外可变性。
使用预测因子图中的菜单窗口中选择要为每个切片图使用的预测器。如果回归模型MDL.包括超过八个预测因子，plotSlice默认情况下为前五个预测器创建图。

用预测以返回预测的响应值和置信范围。属性也可以指定置信范围的置信级别'Α'的名称-值对参数预测功能。请注意,预测默认发现无情的界限plotSlice默认情况下查找同步边界。
一个linearmodel.对象提供多个绘图函数。
- 在创建模型时，使用plotAdded了解添加或删除预测变量的影响。
- 验证模型时，使用plotDiagnostics找到可疑的数据并理解每个观察的效果。此外，使用plotresids.分析模型的残差。
- 拟合模型后使用plotadjustedresponse.，情节依存，和plotEffects了解特定预测因子的效果。用plotInteraction了解两个预测因子之间的相互作用效果。此外，使用plotSlice通过预测面绘制切片。