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.
버전 내역
R2006a 이전에 개발됨
참고 항목
LinearModel
| fitlm
| stepwiselm
| mvregress
| rcoplot