句法
MDL1= removeterms（mdl,terms)
输入参数
输出参数
例子
Remove Terms from a Linear Regression Model
构建HALD数据的默认线性模型。删除高度
- 价值。
Load the data.
加载halx =成分;％预测变量y = heat;％ 回复
Fit a default linear model to the data.
mdl = fitlm（x，y）
mdl = Linear regression model: y ~ 1 + x1 + x2 + x3 + x4 Estimated Coefficients: Estimate SE tStat pValue ________ _______ ________ ________ (Intercept) 62.405 70.071 0.8906 0.39913 x1 1.5511 0.74477 2.0827 0.070822 x2 0.51017 0.72379 0.70486 0.5009 x3 0.10191 0.75471 0.13503 0.89592 x4 -0.14406 0.70905 -0.20317 0.84407 Number of observations: 13, Error degrees of freedom: 8 Root Mean Squared Error: 2.45 R-squared: 0.982, Adjusted R-Squared 0.974 F-statistic vs. constant model: 111, p-value = 4.76e-07
去除X3andx4术语是因为他们- 价值很高。
条款='x3 + x4';删除的％条款mdl1 = removeterms（MDL，术语）
MDL1 =线性回归模型：Y〜1 + X1 + X2估计系数：估计值pvalue ______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ER 52.9.9 0.97少。观察次数：13，误差自由度：10根平方误差：2.41 R平方：0.979，调整后的R平方0.974 0.974 F统计与常数模型：230，P值= 4.41E-09
新模型具有与以前的模型相同的调整后R平方值（0.974），这意味着它的拟合度差不多。新模型中的所有术语都极低- 价值。
定义
References
[1] Wilkinson，G。N.和C. E. Rogers。分析方差分析的阶乘模型的符号描述。J.皇家统计学会22，第392-399页，1973年。
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