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班级:重复地段索赔
绘制预期的边际手段,可选分组
plotprofile(rm,x)
PlotProfile(RM,名称,值)
h = plotprofile(___)
例子
plotprofile(R M那X)绘制从重复措施模型计算的预期边际手段R M作为变量的函数X。
plotprofile(R M那X)
R M
X
plotprofile(R M那名称,价值)绘制从重复措施模型计算的预期边际手段R M具有一个或多个指定的其他选项名称,价值对论点。
plotprofile(R M那名称,价值)
名称,价值
例如,您可以通过或更改线条颜色指定组的因素。
H= plotprofile(___)返回句柄,H,绘制的线条。
H= plotprofile(___)
H
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重复地段索赔
重复措施模型,作为一个返回重复地段索赔目的。
有关此对象的属性和方法,请参阅重复地段索赔。
受试者之间或受试者内部的名称,指定为字符向量或字符串标量。
例如,如果要将边际手段绘制作为受试者之间的群体的可变药物的函数,则可以如下指定。
例子:'药品'
'药品'
数据类型:char|细绳
char
细绳
指定可选的逗号分离对名称,价值论点。名称是参数名称和价值是相应的价值。名称必须出现在引号内。您可以以任何顺序指定多个名称和值对参数name1,value1,...,namen,valuen。
名称
价值
name1,value1,...,namen,valuen
'团体'
主题因子或因子之间的名称,指定为逗号分隔对组成'团体'和字符矢量,字符串数组或字符向量阵列。此名称值对参数根据因子值组分组行。
例如,如果您有两种 - 主题因素,药物和性别,并且您想要根据他们的情节中的线条,可以根据以下指定这些因素。
例子:'群',{'毒品','性'}
'群',{'毒品','性'}
数据类型:char|细绳|细胞
细胞
'标记'
标记为每个组使用,指定为逗号分隔对组成'标记'和字符串数组或字符向量阵列。
例如,如果您有两个主题因素,药物和性别,每次有两组,您可以指定O.作为药物群体的标志物X作为性别组的标记如下。
O.
例子:'marker',{'o','o','x','x'}
'marker',{'o','o','x','x'}
数据类型:细绳|细胞
'颜色'
每个组的颜色,指定为逗号分隔的对组成'颜色'和一个字符向量,字符串阵列,字符向量的小区数组,或三列RGB矩阵的行。
例如,如果您有两个主题因素,药物和性别,每次有两组,您可以将红色指定为药物和蓝色组的颜色,作为性别组的颜色如下。
例子:'颜色','rrbb'
'颜色','rrbb'
数据类型:单身的|双倍的|char|细绳|细胞
单身的
双倍的
'linestyle'
每个组的线条样式,指定为逗号分隔对组成'linestyle'和字符串数组或字符向量阵列。
例如,如果您有两个主题因素,药物和性别,每次有两组,您可以指定-作为一个群体的线条样式:作为其他组的线条样式如下。
-
:
例子:'linestyle',{' - ':'' - ':'}
'linestyle',{' - ':'' - ':'}
把握到绘制的线条,作为把手返回。
加载样本数据。
加载渔民
栏矢量物种由三种不同物种的虹膜花组成:setosa,versicolor和virginica。双矩阵测定由花上的四种类型的测量组成:萼片的长度和宽度分别为厘米。
物种
测定
将数据存储在表阵列中。
T =表(物种,MEAS(:1),MEAS(:2),MEAS(:3),MEAS(:,4),......'variablenames',{'物种'那'meas1'那'meas2'那'meas3'那'meas4'});meas = dataset([1 2 3 4]','varnames',{'测量'});
符合重复测量模型,其中测量是响应,并且物种是预测变量。
rm = fitrm(t,'meas1-meas4〜speies'那'withindesign',meas);
执行因子物种分组的数据。
PlotProfile(RM,'物种')
估计的边际手段似乎与群体不同。您可以计算标准误差和95%的置信区间隔,以使用margmean.方法。
margmean.
加载重复筹码
桌子之间包括对象变量年龄,IQ,组,性别和八个重复措施y1.通过Y8.作为回应。桌子之内包括主题内变量W1.和W2.。这是模拟数据。
之间
y1.
Y8.
之内
W1.
W2.
适合重复的措施模型,重复措施y1.通过Y8.是响应,年龄,智商,小组,性别和组性别互动是预测因子变量。还指定了主题内的设计矩阵。
rm = fitrm(之间,'Y1-Y8〜Group *性别+年龄+ IQ'那'withindesign',之内);
根据因素绘制估计的边际手段团体和性别。
团体
性别
AX1 =子图(1,2,1);PlotProfile(RM,'团体')AX2 =子图(1,2,2);PlotProfile(RM,'性别')Linkaxes([AX1 AX2],'是')
根据因素绘制估计的边际手段团体并被分组性别。
图()plotprofile(RM,'团体'那'团体'那'性别')
Fitrm.|margmean.|阴谋
Fitrm.
阴谋
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