随机

非線形回帰モデルの応答のシミュレション

構文

Ysim = random(mdl) ysim = random(mdl,Xnew) ysim = random(mdl,Xnew，'Weights'，W)

ysim=随机(mdl）は，元の計画点で近似非線形モデルmdlからの応答をシミュレションします。

ysim=随机(mdl，Xnew）はランダムノズを追加して，近似された非線形モデルmdlからXnewのデタへの応答をシミュレションします。

ysim=随机(mdl，Xnew“重量”,W）は，観測の重みWを使用して応答をシミュレションします。

mdl

fitnlmで構築される非線形回帰モデル。

Xnew

mdlが応答を予測する点。

Xnewがテブルまたはデタセット配列の場合，mdlに予測子名が含まれていなければなりません。
Xnewが数値行列の場合，mdlの作成に使用されたのと同じ数の変数(列)をもたなければなりません。さらに，mdlの作成に使用された変数は，すべて数値でなければなりません。

W

正の実数値の重みのベクトルまたは関数ハンドル。

重みWに対して随机は観測我における誤差分散をMSE * (1 / W (i))により推定します。Mseは平均二乗誤差です。

既定値:重み付けなし

ysim

Xnewにおける予測された平均値のベクトル。ランダムノ邮箱ズにより摂動が与えられています。ノズは独立で正規分布し，平均0，モデルの推定誤差分散に等しい分散をもます。

ラ邮箱ブスクリプトを開く

自動車の燃費の非線形モデルを重量の関数として作成し，応答をシミュレションします。

carsmallデタから，重量の関数として自動車の燃費の指数モデルを作成します。すべての変数がほぼ同じサズになるように，1000のファクタで重み付けをスケリングします。

负载carsmallX =重量;y = MPG;modelfun ='y ~ b1 + b2*exp(-b3*x/1000)'；Beta0 = [1 1 1];mdl = fitnlm(X,y,modelfun,beta0);

デタに対するシミュレトされた応答を作成します。

Xnew = X;ysim = random(mdl,Xnew);

元の応答とシミュレトされた応答をプロットして，相違点を確認します。

情节(X, y,“o”, X, ysim“x”)传说(“数据”，“模拟”）

图中包含一个axes对象。坐标轴对象包含两个line类型的对象。这些对象表示数据，模拟。

ノズを追加しない予測では，预测を使用します。