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비선형 모델
다중 예측 변수를 사용하는 비선형 회귀
클래스
NonLinearModel | Nonlinear regression model |
함수
fitnlm | 비선형 회귀 모델 피팅 |
disp | |
feval | Evaluate nonlinear regression model prediction |
predict | Predict response of nonlinear regression model |
random | Simulate responses for nonlinear regression model |
dummyvar | Create dummy variables |
hougen | Hougen-Watson 모델 |
partialDependence | Compute partial dependence |
plotPartialDependence | Create partial dependence plot (PDP) and individual conditional expectation (ICE) plots |
statset | Create statistics options structure |
statget | Access values in statistics options structure |
예제 및 방법
- Nonlinear Regression Workflow
Import data, fit a nonlinear regression, test its quality, modify it to improve the quality, and make predictions based on the model.
- 가중 비선형 회귀
이 예제에서는 상수가 아닌 오차 분산을 갖는 데이터에 비선형 회귀 모델을 피팅하는 방법을 보여줍니다.
- Pitfalls in Fitting Nonlinear Models by Transforming to Linearity
This example shows pitfalls that can occur when fitting a nonlinear model by transforming to linearity.
- 비선형 로지스틱 회귀
이 예제에서는 비선형 로지스틱 회귀 모델을 피팅하는 두 가지 방법을 보여줍니다.
개념
- Nonlinear Regression
Parametric nonlinear models represent the relationship between a continuous response variable and one or more continuous predictor variables.