这是一款没有任何特殊版本的咖啡。你可以把你的名字写在这张卡片上。
LinearModel.fit
(不建议)创建一个后悔莫及直系
没有本质recomienda。LinearModel.fit乌蒂利塞洛在苏卢格。fitlm
Sintaxis
mdl = LinearModel.fit(台)
mdl = LinearModel.fit (X, y)
mdl = LinearModel.fit (___，modelspec）
mdl = LinearModel.fit (___、名称、值)
mdl = LinearModel.fit (___，modelspec，名称，值）
Descripcion
mdl= LinearModel.fit (TBL）TBL
mdl= LinearModel.fit (X，ÿ）ÿX
mdl= LinearModel.fit (___，modelspec）modelspec
mdl= LinearModel.fit (___，名称,值）mdl= LinearModel.fit (___，modelspec，名称,值）名称,值我们可以把观察的重要程度作为预测变量。
Argumentos de entrada
TBL-DATOS德ENTRADA
台面|马蒂斯·德·康容托斯·德·达托斯
DATOS德ENTRADA，incluidas拉斯变量predictoraŸ德respuesta，especificadas科莫UNA matriz德塔布拉ØCONJUNTO德DATOS。pueden SERnuméricas，lógicas，categóricas，拉斯维加斯变量predictoras德卡拉科特Ø德卡德纳。香格里拉可变德respuesta德贝SER NUMERICAØ逻。
德备考predeterminada，
LinearModel.fit最后一个变量是变量的呼吸和其他变量的预测。帕拉establecer UNA columna diferente科莫可变德respuesta，utilice EL argumento去比肩农布雷 - 勇气。
ResponseVar我们用最基本的原则来预测，用最基本的原则来论证。
PredictorVars定义一个特定的模型，在公式的最后建立中间的参数。
modelspec公式的每一项特别列都有一个可利用的预测变量。
洛杉矶nombres德可变日乌纳塔布拉无蒂嫩阙SER identificadoresválidos.MATLAB®仙禁运，SI洛杉矶nombres没有儿子válidos，没有puede utilizar UNA式Al ajustarØajustar联合国莫德洛;POR ejemplo：
没有特殊的配方。
modelspec没有一个公式是特别在最后的，我们用的是函数或者函数，分别是。
addTermsremoveTerms没有puede utilizar UNA公式对especificar洛杉矶限制一个劣Ÿ优越德尔莫德洛宽多本身utiliza拉funciónØCON洛杉矶argumentos去比肩农布雷 - 勇气Y，respectivamente。
一步stepwiselm“低”“上”
我们可以验证变量在函数中的位置。TBLisvarname这是一个逻辑问题()变量与一个变量的有效性有关。1真正的如果变量没有子函数，那么它就是一个连续函数，在函数的中间收敛。
cellfun (@isvarname tbl.Properties.VariableNames)
TBL
matlab.lang.makeValidName
tbl.Properties。VariableNames = matlab.lang.makeValidName (tbl.Properties.VariableNames);
X-变量predictoras
Matriz
变量predictoras，especificadas科莫UNA matriz -por-，东德ESTA ELNÚMERO德observacionesŸES ELNÚMERO德变量predictoras。ñpñp它可以表示一个变量y可以表示一个观察值。X
这是一个确定的形式，在模型中有一个常数，一个非常明确的形式，不包括一个列的形式。X
Tipos德DATOS：单|双
ÿ-变量de respuesta
向量
变量de respuesta，特别是como un vector -by-1，在第一个观测结果中。ññ这是与文件相对应的。ÿX
Tipos德DATOS：单|双|合乎逻辑
modelspec-Especificacion del莫德罗
“线性”(predeterminado) |向量de caracteres o escalar de cadena nombrando el modelo|-por-(+ 1) matriz de terminosŤp|矢量德CARACTERES O ...式escalar德卡德纳带拉备考'Y〜术语'
特别是莫德罗，特别是西吉恩特斯。
这是一个caracteres向量和一个cadena de nombra el modelo的escalar。
勇气 蒂波德莫德罗 '不变'埃尔·莫德罗单飞(un termino constante，截距)。 “线性”modelo保持一个截距与一个终末预报值。 “互动”这是一个截距，这是一个末线预测器，它可以预测末线的产量。 'purequadratic'萨尔瓦多莫德洛contiene未término德interceptaciónŸtérminoslinealesŸcuadrados对CADA预测。 “二次”萨尔瓦多莫德洛contiene未término德interceptación，términoslinealesÿcuadrados对CADA预测，Y待办事项洛杉矶PRODUCTOS日价格调整汇率德predictores distintos。 “聚ijk“莫德洛上课联合国polinomio CON待办事项洛杉矶términos闪现EL格拉多 一世EN EL底漆预测，格拉多Ĵ这是一个预示，我成功了。特别的是，这一数值在0到9之间。莫德罗的间断期是连续的，而其他人的间断期并没有特别大的价值。请给我一个截距“poly13”X1，X2，X22，X23，X1*X2ÿX1*X22términos，东德X1ÿX2儿子EL引物Y Segundo的预测，respectivamente。by-(+ 1) matriz，是一种军刀，特别包括了模型的端点，因此有了端点的数量和预测变量的数量，有了1就有了变量de respuesta。Ťpmatriz de terminosŤp
一个矢量的旋转矢量和一个单位的旋转矢量代表了一个单位的形式公式
尤其在中间。'Y〜术语'，条款Notacion威尔金森
Ejemplo：“二次”
Ejemplo：'y ~ X1 + X2^2 + X1:X2'
英勇的争论
特别的是，那些分离的观点会引起争论。这是争论与勇气的对应关系。缺乏兴趣的人。名称,值名称价值名称Puede especificar VARIOS argumentos德比肩德农布雷Ÿ勇气恩勋章cualquier科莫。名1，值1，...，NameN，值N
'CategoricalVars'-分类变量列表
matriz de cadena|矩阵c是矩阵c|向量de indice logico o numerico
里斯塔德变量categoricas especificada科莫el par separado为什么昏迷,consta de y una matriz de cadena o una matriz de celdas德德的特征向量,contienen数量变量categoricas en la手鼓o matriz de conjuntos de拿督阿联合国de指数向量逻辑o numerico,籼稻,拉斯维加斯一列圆柱儿子categoricas。'CategoricalVars'TBL
硅洛杉矶DATOSestánEN UNA塔布拉Ømatriz德CONJUNTO德DATOS，entonces，去备考predeterminada，
TBLLinearModel.fittrata待办事项洛斯VALOREScategóricos，VALORESlógicos，矩阵代CARACTERES，矩阵代CADENASý矩阵德celdas德vectores德CARACTERES como的变量categóricas。硅洛杉矶DATOSestánEN matriz，EL勇气predeterminado代ES UNA matrizvacía。
X'CategoricalVars'[]这是决定因素，变量是一个类别一个特殊的类别。
这种方法特别适用于2到6个分类的观察。
Ejemplo：'CategoricalVars'，[2,3]
Ejemplo：'CategoricalVars'，逻辑（[0 1 1 0 0 0]）
Tipos德DATOS：单|双|合乎逻辑|串|细胞
'排除'-Observaciones对位excluir
向量de indice logico o numerico
除了这个之外，还有其他的观察值，尤其是它们之间的距离与我们所处的位置和我们所处的位置之间的距离是相等的，而我们所处的位置和我们所处的位置之间的距离是相等的。'排除'
在我们居住的地方，有2到6个这样的人。
Ejemplo：'排除'，[2,3]
Ejemplo：'Exclude'，logical([0 1 1 0 0 0])
Tipos德DATOS：单|双|合乎逻辑
“拦截”-终点常数
真正的(predeterminado) |假
在这段时间内，特别是在这段时间内，你所处的位置与你所处的位置是相等的。“拦截”真正的假
我们的模型特别利用了一个矩阵的矢量，而不是一个矩阵的公式。“拦截”
Ejemplo：“拦截”，假
'PredictorVars'-变量predictoras
matriz de cadena|矩阵c是矩阵c|向量de indice logico o numerico
变量predictoras阙本身utilizarán烯EL ajuste，especificadas COMO EL帕separado POR昏迷阙CONSTA德ý乌纳matriz德CADENASö乌纳matriz德celdas德vectores德CARACTERES洛斯nombres德变量EN拉matriz德塔布拉ö数据集，邻未矢量解指数之LOGICOØnumérico阙籼稻qué时columnas儿子变量predictoras。'PredictorVars'TBL
洛杉矶VALORES德卡德纳Øvectores德CARACTERES德夯ESTAR恩特雷里奥斯洛杉矶nombres德，邻洛杉矶nombres阙especifique mediante EL argumento去比肩农布雷 - 勇气。TBL“VarNames”
值的预先决定是把变量放在后面，而不是把变量放在后面。XTBLResponseVar
我们要特别注意这些变量和这些变量的含义，因为这些变量都是用这些变量来预测的。
Ejemplo：“PredictorVars”, [2,3]
Ejemplo：'PredictorVars'，logical([0 1 1 0 0 0])
Tipos德DATOS：单|双|合乎逻辑|串|细胞
“ResponseVar”-变量de respuesta
ULTIMA columna恩TBL(predeterminado) |向量在变量的数量上是连续的|向量de indice logico o numerico
变量respuesta是se va utilizar en el进行especificada科莫el par separado为什么昏迷,consta de联合国联合国escalar德阿德的特征向量cadena " el数量变量en la matriz de手鼓o数据集,o联合国de指数向量逻辑o numerico,籼稻,一列圆柱es de respuesta拉一列圆柱变量。“ResponseVar”TBL我们的生活已经恢复正常了。“ResponseVar”TBL
我们可以用特殊的变量，我们可以用特殊的变量，我们可以用特殊的变量，我们可以用特殊的变量，我们可以用特殊的变量，我们可以用特殊的变量。收益率
Ejemplo：“ResponseVar”、“收益”
Ejemplo：'ResponseVar'，[4]
Ejemplo：'ResponseVar'，逻辑（[0 0 0 1 0 0]）
Tipos德DATOS：单|双|合乎逻辑|字符|串
“RobustOpts”-Indicador德TIPO德ajuste的robusto
“关闭”(predeterminado) |“上”|矢量德CARACTERES|cuerda escalar|Estructura
Indicador德尔TIPO德恩帕尔梅的robusto一个utilizar，especificado科莫EL面值separado POR昏迷阙CONSTA德ŸUNO德estos VALORES。“RobustOpts”
- 无干草ajuste的robusto。
“关闭”LinearModel.fitutiliza MINIMOS cuadrados ordinarios。-这是一个预先决定的过程。
“上”'bisquare'矢量德CARACTERESØescalar去卡德纳 - 农布雷迪奥斯UNAfunción德比索德ajuste的robusto德拉塔布拉siguiente。
LinearModel.fit我在这之前就已经决定了，我特别喜欢手鼓。Estructura CON洛杉矶 - 杜斯坎普斯年。
RobustWgtFun调萨尔瓦多坎普contiene EL农布雷迪奥斯UNAfunción德比索德ajuste的robusto德拉塔布拉siguienteØ未identificador德función日乌纳función德比索personalizada。
RobustWgtFun萨尔瓦多坎普contiene UNA德康斯坦特afinación。
调如果没有公司，调LinearModel.fit在决定结果之前，你要保持一致。
Función德比索 Descripcion 先定常数 “安德鲁”w = (abs(r)1.339 'bisquare'（tambiénllamado biweight） W =（ABS（R）<1）*（1 - R ^ 2）^ 2。4.685 “柯西”W = 1 ./（1个+ R ^ 2）2.385 “公平”w = 1 ./ (1 + abs(r))1.400 “休伯”w = 1 ./ max(1, abs(r))1.345 “物流”W =的tanh（R）./ř1.205 “ols”最小的cuadrados ordinarios (ponderacion的funcion de ponderacion) Ninguno “犯错误”w = 1 * (abs(r)<1)2.795 “welsch”w = exp (- (r ^ 2))2.985 manija德拉función 就个人而言，我们有一个剩余的向量和一个向量 [R[R1 在这之前，有95%的最小值是最小值的95%在这之前，有95%的最小值是最小值的，有95%的最小值是最小值的，有95%的最小值是最小值的，有95%的最小值是最小值的。这是常数，这是常数，这是常数，这是常数，这是常数，这是常数;这是一个非常大的数字。
萨尔瓦多勇气德拉斯funciones德比索ES[R
r =渣油/(调* *√(1小时))，这是前面的剩余向量，这是常数，这是最小的cuadrados的价值向量，这是误差的最后的估计
渣油调H小号s =疯狂/ 0.6745。这是你的医疗保险的剩余部分。
疯了它等于0 6745，这是分布的正态分布。如果你有一个小圆柱，你可以用这个软件来计算。Xpp
对未ajuste的robusto，LinearModel.fit你的估计值是多少?你的估计值是多少?你的实际使用量是多少?你的实际使用量是多少?
Ejemplo：“RobustOpts”,“安德鲁”
“VarNames”-Nombres德变量
{x1, x2,…,‘xn’,‘y’}(predeterminado) |matriz de cadena|矩阵c是矩阵c
变量的数量，尤其是分开的数量与矩阵的数量和矩阵的数量之间的关系，包括列数列的数量第一，列数列的数量最后是变量的数量。“VarNames”Xÿ
不上课证明3一拉斯变量去UNA matriz德塔布拉ØCONJUNTO德DATOS，porque ESAS变量雅泰尼恩nombres。“VarNames”
洛杉矶nombres德变量没有泰尼恩阙SER identificadoresválidos.MATLAB仙禁运，SI洛杉矶nombres没有儿子válidos，没有puede utilizar UNA式Al ajustarØajustar联合国莫德洛;POR ejemplo：
没有一个公式是特别在最后的，我们用的是函数或者函数，分别是。
addTermsremoveTerms没有puede utilizar UNA公式对especificar洛杉矶限制一个劣Ÿ优越德尔莫德洛宽多本身utiliza拉funciónØCON洛杉矶argumentos去比肩农布雷 - 勇气Y，respectivamente。
一步stepwiselm“低”“上”
安特斯日especificar，puede comprobar洛杉矶nombres德拉斯变量mediante LAfunción。'VarNames'，varNamesvarNamesisvarname这是一个逻辑问题()变量与一个变量的有效性有关。1真正的如果变量没有子函数，那么它就是一个连续函数，在函数的中间收敛。
cellfun (@isvarname varNames)
varNames
matlab.lang.makeValidName
varNames = matlab.lang.makeValidName (varNames);
Ejemplo：'VarNames'，{ '马力'， '加速'， 'Model_Year'， 'MPG'}
Tipos德DATOS：串|细胞
“权重”-比索去观察
一（N，1）(predeterminado) |por 1向量de valores没有负值ñ
观察值，尤其是与1乘1的向量相关的值不为负，在第一个观察值中。“权重”ññ
Tipos德DATOS：单|双
Argumentos德公司salida
mdl- 莫德洛直系
ObjetoLinearModel
模型线性代表了一个最小的cuadrados de la respuesta a los datos, devuelto como un objeto。LinearModel
硅EL勇气德尔比肩农布雷，英勇无ES O，EL MODELO没有ES联合国ajuste德MINIMOS cuadrados，中美阙utiliza拉función德ajuste的robusto。“RobustOpts”[]“ols”
康菲石油公司的前身是石油公司的前身。LinearModel
包括
Ajustarregresión直系utilizando DATOS EN matriz
这是一个关于回归的中间线的模型这是一个关于矩阵的中间线的模型。
Cargue el conjunto de datos, un conjunto de datos de entrada de matriz。carsmall
负载carsmallX=[重量，马力，加速];
Ajuste联合国莫德洛德regresión直系utilizando。fitlm
MDL = fitlm（X，MPG）
mdl =线性回归模型:y ~ 1 + x1 + x2 + x3估计系数:估计SE tStat pValue __________替__________(拦截)e-21 x1 -0.0065416 0.0011274 -5.8023 4.8957 47.977 3.8785 12.37 9.8742 e-08 x2 -0.042943 -0.011583 0.19333 -0.059913 0.95236 0.024313 -1.7663 0.08078 x3的观测数量:93年,错误自由度:89根均方误差:4.09平方:0.752,调整平方:0.744 f统计量与常数模型:90年,假定值= 7.38 e-27
模型的可视化包括模型的公式，估计量和恢复模型的量。
公式del modelo en La pantalla，，对应于ay ~ 1 + x1 + x2 + x3
香格里拉visualización德尔莫德洛tambiénmuestra LA信息去coeficiente estimada，阙本身almacena EN LA propiedad。系数Muestre propiedad。系数
mdl.Coefficients
ans =4×4表估计SE TSTAT p值__________ _________ _________ __________（截距）47.977 3.8785 12.37 4.8957e-21 X1 -0.0065416 0.0011274 -5.8023 9.8742e-08×2 -0.042943 0.024313 -1.7663 0.08078×3 -0.011583 0.19333 -0.059913 0.95236
香格里拉propiedad incluye estas columnas：系数
- Estimaciones德coeficiente对CADAtérminocorrespondiente EN EL莫德洛。
估计Por ejemplo, la estimacion del termino constante () es 47.977。拦截-错误estandar de los coeficientes。
SE对于可能存在的可能性，这一可能性对应于对不同可能性的尊重，以及对模型的预测。
TSTATŤ疼啊恩CUENTA阙。tStat =估计/ SEPOR ejemplo，拉ESTADÍSTICA对拉interceptaciónES 47.977 / 3.8785一12,37。Ť- - -这是一种自我保护的精神，在这种精神的作用下，个人之间的关系是可以改变的。
pValuepŤ结果表明，每一项的价值统计值为0.05，而每一项的最终价值在模型的最终价值中所占的比例为5%。pŤX2
他的儿子:
-无数的filas sin valores。
观察数南POR ejemplo，ES 93 porque EL矢量德DATOS tiene SEIS VALORESýEL矢量德DATOS tiene未勇气对UNA观察diferente，东德ELNÚMERO德filas烯ýES 100。观察数英里/加仑南马力南X英里/加仑- - ，东德ESTA ELNÚMERO德observacionesŸESTA ELNÚMERO德coeficientes EN EL莫德洛，incluida LAinterceptación。
误差自由度ñpñpPOR ejemplo，EL莫德洛tiene夸predictores，POR LO阙EL上课93 - 4×89。误差自由度- Raiz cuadrada del error cuadrado medio, que estima la desviacion estandar de la distribucion del error。
均方根误差决定性因素和决定性因素，分别是。
平方调整后的平方在这个模型中，有75%的变量是相同的。平方英里/加仑- ESTADÍSTICA德prueba对拉prueba -test恩报德莫德洛regresión，阙comprueba SI EL莫德洛SE ajusta significativamente MEJOR阙联合国莫德洛degenerado阙consiste连接独奏未término康斯坦特。
f统计量与常数模型F- - 值对拉prueba EN EL莫德洛。
假定值pF这个模型显示了一个人的勇气。p
你可以把你的钱存到你的房子里去。NumObservationsDFERMSERsquared方差分析
方差分析(mdl“摘要”）
ans =3×5表SumSq DF MeanSq F pValue在__年__月__日总金额为6004.8 92 65.269型号4516 3 1505.3 89.987 7.3816e-27残差1488.8 89 16.728
后悔线性一致预测分类
这是一个表示后悔的线性模型，它包含一个预测分类。它是一个预测范畴，它是一个控制范畴，它是一个实际存在的范畴。一个连续的，这是一个变量的范畴。方差分析
Modelo con预测器分类
Cargue EL CONJUNTO德DATOSŸCREE未莫德洛德regresión直系ENfunción去。carsmall英里/加仑Model_Year第TRATAR EL矢量numéricocomo的UNA可变categórica，identifique EL预测mediante EL argumento去帕NOMBRE-勇气。Model_Year'CategoricalVars'
负载carsmallmdl=fitlm (MPG, Model_Year CategoricalVars, 1, VarNames, {“Model_Year”、“英里”})
mdl =线性回归模型:MPG ~ 1 + Model_Year估计系数:估计SE tStat pValue ________交__________(拦截)17.69 1.0328 17.127 3.2371 e-30 Model_Year_76 Model_Year_82 0.0069402 3.8839 1.4059 2.7625 14.02 1.4369 9.7571 8.2164 e-16数量的观察:94年,错误自由度:91根均方误差:5.56平方:0.531,调整平方:0.521 f统计量与常数模型:51.6,p = 1.07 e15汽油
公式del modelo en La pantalla，，对应于aMPG ~ 1 + Model_Year
在哪里
Model_Year香格里拉可变incluye特雷斯VALORES distintos，阙puede comprobar mediante LAfunción。Model_Year
独特的
唯一的（Model_Year）
ans =3×170 76 82
elige EL勇气MÁS佩克诺科莫NIVEL德referencia（）Y CREA DOS变量indicadorasfitlmModel_Year“70”
Modelo控制变量indicadoras completas
Puede interpretar式Ia德尔莫德洛科莫联合国莫德洛阙tiene特雷斯变量去indicador罪未término德interceptación：mdl
科莫alternativa，puede CREAR联合国莫德洛阙TENGA特雷斯变量去indicador罪未término德interceptacióncreando manualmente变量去indicadorŸespecificando式Ia德尔莫德洛。
temp_Year = dummyvar(分类(Model_Year));Model_Year_70 = temp_Year (: 1);Model_Year_76 = temp_Year (:, 2);Model_Year_82 = temp_Year (: 3);台=表(Model_Year_70 Model_Year_76、Model_Year_82 MPG);mdl = fitlm(资源描述,'MPG ~ Model_Year_70 + Model_Year_76 + Model_Year_82 - 1'）
mdl =线性回归模型:MPG ~ Model_Year_70 + Model_Year_76 + Model_Year_82估计系数:估计SE tStat pValue ________ ________ _____ Model_Year_70 17.69 1.0328 17.127 3.2371 e-30 Model_Year_76 21.574 0.95387 22.617 4.0156 e-39 Model_Year_82 31.71 0.99896 31.743 5.2234 e-51数量的观察:94年,错误自由度:91根均方误差:5.56
Elija Nivel de参考书en el modelo
你可以把它作为一个变量范畴来使用。在引物卢格，cree一个变量的类别。年
年=分类(Model_Year);
这是一门非常实用的学科。类别
类别（年）
ans =3 x1单元阵列{ '70'} { '76'} { '82'}
如果这个变量是可以预测的，这个变量是可以计算的。年fitlm“70”Reordenar mediante LAfunción。年reordercats
Year_reordered = reordercats（年，{'76'，“70”，“82”}）;类别（Year_reordered）
ans =3 x1单元阵列””{76}{70}{82 '}
这是第一类。Year_reordered'76'克里联合国莫德洛德regresión直系去科莫función日。英里/加仑Year_reordered
mdl2 = fitlm (Year_reordered MPG,“VarNames”,{'Model_Year'，'MPG'})
MDL2 =线性回归模型：MPG〜1个+ Model_Year估计系数：估计SE TSTAT p值________ _______ __________（截距）21.574 0.95387 22.617观测4.0156e-39 Model_Year_70 -3.8839 1.4059 -2.7625 0.0069402 Model_Year_82 10.136 1.3812 7.3385 8.7634e-11号：94，错误自由度：91均方根误差：5.56 R平方：0.531，调整R平方：0.521 F统计与常数模型：51.6，p值= 1.07E-15
我把所有的变量都包括在内mdl2'76'
Evaluar埃尔预测categórico
香格里拉visualización德尔莫德洛日incluye未-valor德CADAtérmino对probar SI EL coeficiente correspondiente ES igual一个CERO。mdl2pCADA勇气examina CADA可变德indicador。p帕拉examinar拉可变categórica科莫联合国GRUPO德变量indicadoras，utilice。Model_Year方差分析使用opcion (pre限定词)将变量(除最后一项外)转移到其他变量(变量)中。'组件'
方差分析（MDL2，'组件'）
ans =2×5表模型年3190.1 2 1595.1 51.56 1.0694e-15误差2815.2 91 30.936
我们的方差分析包括变量的值，我们有变量的值。pModel_Yearp
Especificar变量去respuestaŸ预测第下午莫德洛直系
Ajuste联合国莫德洛德regresión直系洛DATOS德muestra。Especifique拉斯变量去respuestaŸ预测Ëincluya独奏términos德interacciónPOR价格调整汇率EN EL莫德洛。
Cargar DATOS德ejemplo。
负载医院
这是一个相互关联的终点站。特别的是，你可以用这个变量来描述你的性别，你可以用这个变量来描述你的性别，你可以用这个变量来描述你的性别。对于变量的分类，特别是性别和性别之间的关系。
mdl = fitlm(医院,“互动”，“ResponseVar”，“重量”，...PredictorVars,{“性别”、“年龄”、“烟民”},…CategoricalVar,{“性”、“烟民”})
MDL =线性回归模型：体重〜1个+性别*年龄+性别*吸烟者+年龄*吸烟者估计系数：估计SE TSTAT p值________ _______ ________ __________（截距）118.7 7.0718 16.785 6.821e-30 Sex_Male 68.336 9.7153 7.0339 3.3386e-10年龄0.31068 0.18531 1.6765 0.096991 Smoker_1 3.0425 10.446 0.29127 0.77149 Sex_Male：年龄-0.49094 0.24764 -1.9825 0.050377 Sex_Male：Smoker_1 0.9509 3.8031 0.25003 0.80312年龄：Smoker_1 -0.07288 0.26275 -0.27737 0.78211若干意见：100，错误自由度：93均方根错误：8.75 R平方：0.898，调整R平方：0.892 F统计与常数模型：137，p值= 6.91e-44
这个数据并没有显著的差异，这个数据也没有显著的差异，这个数据也没有显著的差异，这个数据也没有显著的差异。
一颗悔恨之星
Cargue EL CONJUNTO德DATOS，阙酰胺EL efecto德拉composición德尔牙骨质连接苏灼热德endurecimiento。哈尔德
负载哈尔德
数据包含了所有的变量y。配料热这是cuatro公司的一款产品，提供给顾客的是一款甜甜的甜甜的甜甜的甜甜的甜甜的甜甜的甜甜的甜甜的甜甜的甜甜的甜甜的甜甜的甜甜的甜甜的甜甜的甜甜的甜甜的甜甜的甜甜的。配料埃尔矢量contiene洛斯VALORES第下午endurecimiento TERMICOdespuésDE 180 DIAS第CADA muestra德牙骨质。热
这是我们的遗憾直系表。
MDL = fitlm（成分，热，“RobustOpts”，“上”）
MDL =线性回归模型（鲁棒配合）：Y〜1个+ X1 + X2 + X3 + X4估计系数：估计SE TSTAT p值________ _______ ________（截距）60.09 75.818 0.79256 0.4509 X1 1.5753 0.80585 1.9548 0.086346×2 0.5322 0.78315 0.67957 0.51596 X30.13346 0.8166 0.16343 0.87424 -0.12052×4 0.7672 -0.15709 0.87906观测数：13，错误自由度：8均方根误差：2.65 R平方：0.979，调整R平方：0.969 F统计与常数模型：94.6，p值= 9.03e-07
我们得到了一些信息，咨询了一些结果，这些结果与我们所做的最基本的工作是一致的。稳健回归 - 减少离群影响
Mas acerca德
Matriz德términos
一个矩阵的末端就是一个矩阵-by-(+1)它是一个特定的模型的末端，所以它的数目是，它的数目是变量谓词y +1，它的数目是变量de respuesta。ŤŤpŤp值是变量在末端的指数。T (i, j)Ĵ一世
我们把所有的变量都包括在这个范围内，我们把所有的变量都包括在这个范围内，我们把所有的变量都包括在这个范围内，我们把所有的变量都包括在这个范围内，我们把所有的变量都包括在这个范围内，我们把所有的变量都包括在这个范围内，我们把所有的变量都包括在这个范围内，我们把所有的变量都包括在这个范围内。一个乙Cÿ一个乙CÿCada fila de representa un termino:Ť
-终止康斯坦特o拦截
[0 0 0 0]- - - - - -;Equivalente
[0 1 0 0]乙A^0 * B^1 * C^0[1 0 1 0]-* C[2 0 0 0]-^ 2[0 1 2 0]-B * (C ^ 2)
所有的最终端都代表了变量de respuesta。0一般来说，一个矩阵中的列向量代表了变量的位置。如果变量预测值在矩阵和列向量中都有，那么它就包含了列向量的变量。0
公式
尤娜式的对拉especificación德尔莫德洛ES联合国载体德CARACTERESØ未escalar德卡德纳德尔formulario“。ÿ〜条款“
ÿ这是呼吸的频率。条款在威尔金森的模型中有一个代表性的终点预测。
POR ejemplo：
特别是一个线性的变量可以被拦截。
'Y ~ A + B + C'especifica联合国莫德洛直线DE特雷斯变量罪interceptar。
'Y ~ A + B + C - 1'Tenga en cuenta que las的公式包括了形式决定的un termino constante (interceptar)。到最后一站，包括公式。-1
Notacion威尔金森
香格里拉notación威尔金森形容洛杉矶términospresentes EN联合国莫德洛。香格里拉notaciónSE refiere洛términospresentes EN联合国莫德洛，没有洛multiplicadores（coeficientes）德ESOStérminos。
notacion Wilkinson za estos simbolos:
MEDIOS incluyen LA siguiente变量。
+不包括变量la siguiente。
-定义一个相互关系，这是一个终端产品。
：定义一个与下一站之间的联系。
*EL的Eleva预测一个UNA potencia，exactamente科莫EN repetida，POR老阙incluyetérminos德奥登逊色también。
^*^términos德grupos。
()
这是一份非常好的工作。
| Notacion威尔金森 | Término恩notaciónestándar |
|---|---|
1 |
Término康斯坦特（intercepción） |
，请把我的想法告诉我的朋友一个-1K-ķ |
一个，一个2、……一个ķ |
A + B |
一个，乙 |
A * B |
一个，乙，A * B |
A: B |
solamenteA * B |
-B |
没有incluya乙 |
A * B + C |
一个，乙，C，A * B |
A + B + C + A：B |
一个，乙，C，A * B |
* B * C - A: B: C |
一个，乙，C，A * B，* C，B * C |
* (B + C) |
一个，乙，C，A * B，* C |
统计与机器学习工具箱(onteconsiempre)提供了一种统计与机器学习工具箱(onteconsiempre)-1
作为信息咨询师。威尔金森符号
Sugerencias
使用empalme robusto (par nombreo -valor)来进行自动还原。
RobustOpts不要用这个方法来做你的简历
一步。我是奥布吉托的顾问。
LinearModelLinearModel
Algoritmos
萨尔瓦多algoritmo德ajuste主要ES LAdescomposiciónQR。对未ajuste的robusto，EL algoritmo上课。robustfit
Consulte也
MATLAB命令
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在MATLAB命令窗口中输入命令，运行该命令。Web浏览器不支持MATLAB命令。万博1manbetx
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