plotslice.

通过拟合线性回归表面切片图

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句法

plotslice（mdl）

plotslice（MDL.）创建包含一个或多个绘图的图形，每个绘图通过预测的回归表面表示切片MDL.。每个曲线显示拟合响应值作为单个预测变量的函数，其中其他预测变量保持恒定。

plotslice.还显示响应值的95％的置信度界限。使用界限菜单选择置信界的类型，并使用预测因子菜单以选择为每个切片图使用的预测器。有关详细信息，请参阅提示。

绘制线性回归模型表面的绘图切片。

加载Carsmall.数据集并符合里程的线性回归模型，作为模型年，重量和体重平方的函数。

加载Carsmall.年=分类（model_year）;TBL =表（MPG，重量，年份）;mdl = fitlm（tbl，'MPG〜年+重量^ 2'）;

创建切片绘图。

plotslice（mdl）

每个绘图中的绿线表示作为单个预测变量的函数的预测响应值，其中其他预测变量保持恒定。红色虚线是95％的置信界限。这y-AXIS标签包括预测响应值和由垂直线和水平线选择的点的相应置信施用。这X-AXIS标签显示所选点的预测器变量名称和预测值值。

注意MDL.包括这两者重量和重量^ 2.条款，但是plotslice.只创造一个剧情重量学期。

移动垂直线重量绘制右侧并观察到的变化y-axis标签和变化年阴谋。

线性回归模型对象，指定为alinearmodel.使用的对象Fitlm.要么步骤行程，或者CompactLinearModel.使用的对象袖珍的。

使用界限图中的菜单窗口中选择置信界的类型。您可以选择同时要么非同时，和曲线要么观察。你也可以选择没有界限没有信心范围。
- 同时要么非同时
  - 同时（默认） -plotslice.使用Scheffe的方法计算响应值曲线的置信界限。上下置信范围之间的范围包含一个由95％信心的真正响应值组成的曲线。
  - 非同时 -plotslice.计算每个观察中的响应值的置信范围。特定预测值值下响应值的置信区间包含95％置信度的真实响应值。
  同时界限比单独的界限宽，因为需要在边界内需要整个响应值的曲线，而不是要求在单个预测值处的响应值处于边界内的响应值。
- 曲线要么观察
  预测变量的回归模型X和响应变量y有形式
  
  y=F（X）+ε.那
  
  在哪里F是一个功能X和ε.是一个随机噪声术语。
  - 曲线（默认） -plotslice.预测适合响应的信心范围F（X）。
  - 观察-plotslice.预测响应观察的信心范围y。
  界限y比范围更宽F（X）由于噪声术语的额外可变性。
使用预测因子图形窗口中的菜单选择为每个切片图使用哪些预测器。如果回归模型MDL.包括超过八个预测因子，plotslice.默认情况下为前五个预测器创建图。

采用预测返回预测的响应值和置信范围。您还可以使用使用的置信度指定置信度'Α'名称 - 值对参数预测功能。注意预测默认情况下发现无情的界限plotslice.默认情况下查找同时界限。
一种linearmodel.对象提供多个绘图功能。
- 创建模型时，使用plotadded.要了解添加或删除预测变量的效果。
- 验证模型时，使用plotdiagnostics.找到可疑的数据并理解每个观察的效果。此外，使用plotresivs分析模型的残差。
- 拟合模型后，使用plotadjustedresponse.那绘图竞争依赖性，和料理缺点了解特定预测因子的效果。采用plotinteraction.了解两个预测因子之间的相互作用效果。此外，使用plotslice.通过预测表面绘制切片。