综合效果效果スプライン回帰のの

この例では、混合効果線形スプライン モデルを近似する方法を説明します。

标本データを読み込み。

加载（'mespline.mat'）;

このデータは、シミュレーションされたものです。

并べ替えられた $$X$$に対して $$y$$をプロットします。

[x_sorted，i] = sort（x，'升降'）;绘图（x_sorted，y（i），'o'的）

次の混合効果線形スプライン回帰モデルを近似します。

ここで， $${\mathrm{K.}}_j$$は $$j$$番目の节点， $$\mathrm{K.}$$は节点のの数。 $${\mathrm{B.}}_j〜\mathrm{N.}（0.那{\mathrm{\sigma .}}_{\mathrm{B.}}^2的）$$および $$\mathrm{\epsilon .}〜\mathrm{N.}（0.那{\mathrm{\sigma .}}^2的）$$であると仮定します。

节点を定义します。

K = Linspace（0.05,0.95,100）;

计画行列を定义します。

x = [[oon（1000,1），x];z =零（长度（x），长度（k））;为了j = 1：长度（k）z（：，j）= max（x（:,2） -  k（j），0）;结尾

変

lme = fitlmematrix（x，y，z，[]，'covariancepattern'那'各向同性'）;

固定效果のみのモデルを近似します。

x = [x z];lme_fixed = fitlmematrix（x，y，[]，[]）;

シミュレーションされた尤度比比検定使使使lme_fixed.とLME.を比较します。

比较（lme，lme_fixed，'nsim'500，'checknesting'，真的）

ANS =模拟似然比测试：NSIM = 500，alpha = 0.05型DF AIC BIC LOGLIK LRSTAT PVALUE LME 4 170.62 190.25 -81.309 LME_ICIXED 103 113.38 618.88 46.309 255.24 0.68064下高0.63784 0.72129

$$\mathrm{P.}$$

両方のモデルから近似された値を、元の応答データの上部にプロットします。

r =响应（LME）;数字（）;绘图（x_sorted，r（i），'o'那'markerfacecolor'，[0.8,0.8,0.8]，......'markeredgecolor'，[0.8,0.8,0.8]，'Markersize'，4）;抓住在f =安装（LME）;f_fixed =安装（lme_fixed）;绘图（x_sorted，f（i），'B'）;绘图（x_sorted，f_fixed（i），'r'）;传奇（'数据'那'混合效果'那'固定效果'那'地点'那'西北'）Xlabel（'排序x值'）;ylabel（'是'）;抓住离开

また，この図からはははモデルの方针固定のみのモデルより，データへのあてはめの度高度