句法
PlotInteraction（MDL，VAR1，VAR2）
PlotInteraction（MDL，VAR1，VAR2，PTYPE）
h = plotInteraction（___）
描述
情节互动(创建预测变量的相互作用效果的图mdl，，，，var1，，，，var2）var1andvar2在mdl。该图显示了改变每个预测变量值对响应的估计影响，取消了其他预测因子的影响。该图还显示了固定在某些值处的其他预测变量的估计效果。情节互动选择值以对响应产生相对较大的影响。该图可让您检查一个预测变量的效果是否取决于另一个预测指标的值。
情节互动(返回一图中指定的类型的图mdl，，，，var1，，，，var2，，，，ptype）ptype。
H= plotInteraction（___）
输入参数
输出参数
例子
Interaction Plot for Linear Regression Model
创建一个汽车里程模型，作为重量和模型年的函数。然后创建一个图以查看预测变量是否具有交互。
从carsmall数据。
加载carsmalltbl =表（MPG，重量）;tbl.year = ordinal（model_year）;var1 ='年';var2 ='重量';mdl = fitlm(tbl,'mpg〜年 *体重^2'）；
创建一个互动图。
PlotInteraction（MDL，VAR1，VAR2）
该图可能显示出一种相互作用，因为点组不是完全垂直的。但是，误差线似乎足够大，以至于每个组的所有置信区间都可以通过垂直线路传递，这可能表明没有相互作用。
线性模型的预测曲线相互作用图
创建一个汽车里程模型，作为重量和模型年的函数。然后创建一个交互曲线图，以查看预测变量是否具有交互。
从carsmall数据。
加载carsmalltbl =表（MPG，重量）;tbl.year = ordinal（model_year）;var1 ='年';var2 ='重量';mdl = fitlm(tbl,'mpg〜年 *体重^2'）；
Create an interaction plot with type“预测”。
PlotInteraction（MDL，Var1，Var2，“预测”）
曲线不平行。这表明预测变量之间的相互作用。效果足够微妙，不能明确指示相互作用。
提示
For many plots, the Data Cursor tool in the figure window displays theXandy任何数据点的值以及观察名称或数字。
备择方案
利用ploteffects对于效果图显示所有预测因素的单独效果。
