regress
다중 선형 회귀
구문
설명
예제
입력 인수
출력 인수
알고리즘
대체 기능
regress
는 단순히 함수의 출력 인수가 필요하고 루프에서 모델을 여러 차례 반복 피팅하려는 경우에 유용합니다. 피팅된 회귀 모델을 추가로 조사하려면 fitlm
또는 stepwiselm
을 사용하여 선형 회귀 모델 객체 LinearModel
을 생성하십시오. LinearModel
객체는 regress
보다 더 많은 기능을 제공합니다.
LinearModel
의 속성을 사용하여 피팅된 선형 회귀 모델을 조사하십시오. 객체 속성에는 계수 추정값, 요약 통계량, 피팅 방법 및 입력 데이터에 대한 정보가 포함됩니다.LinearModel
의 객체 함수를 사용하여 응답 변수를 예측하고 선형 회귀 모델을 수정, 평가 및 시각화하십시오.regress
와 달리fitlm
함수에는 입력 데이터에 1로 구성된 열이 필요하지 않습니다.fitlm
을 사용하여 만든 모델은'Intercept'
이름-값 쌍의 인수를 사용하여 절편 항을 포함하지 않도록 지정하지 않은 한 항상 절편 항을 포함합니다.LinearModel
의 속성 및 객체 함수를 사용하여regress
의 출력값에 있는 정보를 확인할 수 있습니다.regress
의 출력값LinearModel
의 상응하는 값b
Coefficients
속성의Estimate
열을 참조하십시오.bint
coefCI
함수를 사용하십시오.r
Residuals
속성의Raw
열을 참조하십시오.rint
지원되지 않습니다. 대신 스튜던트화 잔차( Residuals
속성) 및 관측값 진단(Diagnostics
속성)을 사용하여 이상값을 확인하십시오.stats
명령 창에서 모델 표시 화면을 참조하십시오. 모델 속성( MSE
및Rsquared
)에서, 그리고anova
함수를 사용하여 통계량을 확인할 수 있습니다.
참고 문헌
[1] Chatterjee, S., and A. S. Hadi. “Influential Observations, High Leverage Points, and Outliers in Linear Regression.” Statistical Science. Vol. 1, 1986, pp. 379–416.
확장 기능
버전 내역
R2006a 이전에 개발됨
참고 항목
LinearModel
| fitlm
| stepwiselm
| mvregress
| rcoplot