plotSlice

通过拟合的广义线性回归曲面绘制切片图

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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%置信范围。使用界限菜单选择置信范围的类型，并使用预测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．

打开生活的脚本

通过拟合的广义线性回归模型曲面绘制切片。

使用具有两个潜在预测因子的泊松随机数生成样本数据X (: 1)和X (:, 2)．

rng (“默认”）%的再现性rndvars = randn (100 2);X = [2 + rndvars(:，1)，rndvars(:，2)];mu = exp(1 + X*[1;2]);y = poissrnd(μ);

建立Poisson数据的广义线性回归模型。

mdl = fitglm (X, y,'y ~ x1 + x2'，“分布”，“泊松”)；

创建切片情节。

plotSlice (mdl)

图预测切片图包含2个轴对象和其他类型的uimenu, uicontrol对象。axis对象1包含5个类型为line的对象。axis对象2包含5个类型为line的对象。

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标签显示选定点的预测器变量名和预测器值。

中移动垂线x1向右画，观察变化y中的更改x2情节。

广义线性回归模型，指定为GeneralizedLinearModel对象创建使用fitglm或stepwiseglm,或者一个CompactGeneralizedLinearModel对象创建使用紧凑的．

使用界限菜单中选择置信范围的类型。你可以选择同时或异时．你也可以选择是没有界限的没有置信范围。
- 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。
使用预测菜单中选择为每个切片图使用的预测器。如果回归模型mdl包括超过8个预测因子，plotSlice默认情况下为前5个预测器创建图。

使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-值对参数预测函数。请注意,预测在默认情况下查找非同步边界，然而plotSlice默认情况下查找同步边界。
一个GeneralizedLinearModel对象提供多个绘图函数。
- 当验证模型时，使用plotDiagnostics找到有问题的数据，并理解每个观察的效果。此外,使用plotResiduals分析模型的残差。
- 拟合模型后使用plotPartialDependence来了解一个特定预测器的影响。此外,使用plotSlice通过预测面绘制切片。