% MNRVAL 公称、または順序の多項分布回帰モデルの予測値
%
%   PHAT = MNRVAL(B,X) は、予測子の値 X をもつ公称の多項分布のロジスティック
%   回帰モデルに対する予測確率を計算します。B は、MNRFIT 関数で返される
%   ような切片と係数推定値です。X は、P の予測変数上の N の観測をもつ N×P の
%   設計行列です。MNRVAL は、自動的にモデル内の切片 (定数) 項を含みます。
%   直接 X にその列を入力しません。PHAT は、それぞれの多項分布のカテゴリに
%   対する予測確率の N×K の行列です。
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%   YHAT = MNRVAL(B,X,SSIZE) は、標本サイズ SSIZE の予測されるカテゴリの
%   カウントを計算します。SSIZE は、正の整数の N 要素の列ベクトルです。
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%   [... ,DLO,DHI] = MNRVAL(B,X, ... ,STATS) は、予測確率 PHAT、または
%   カウント YHAT 上の 95% の信頼限界も計算します。STATS は、MNRFIT で
%   返される統計量の構造体を返します。DLO と DHI は、PHAT、または 
%   YHAT - DLO の信頼下限と、PHAT、または YHAT + DHI の信頼上限を定義します。
%   信頼限界は、同時には存在せず、それらはフィットした曲線に適用され、
%   新規の観測には適用されません。
%
%   [...] = MNRVAL(...,'PARAM1',val1,'PARAM2',val2,...) は、予測値を制御
%   するためのオプションパラメータの名前/値の組み合わせを指定することが
%   可能です。これらのパラメータは、B を計算するための MNRFIT で使用される
%   対応する値に設定されなければなりません。パラメータはつぎのとおりです。
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%      'model' - MNRFIT でフィットされるモデルのタイプ。テキスト文字列
%         'nominal' (デフォルト), 'ordinal', 'hierarchical' のいずれかです。
%
%      'interactions' - モデルが、多項分布のカテゴリと係数間の相互作用を
%         含む MNRFIT でフィットされるかどうかを定義。デフォルトは、順序の
%         モデルに対して 'off'、公称と階層のモデルに対して 'on' です。
%
%      'link' - 順序と階層のモデルに対して MNRFIT で使われるリンク関数。
%         つぎのテキスト文字列のいずれかをリンクパラメータ値として指定
%         します。'logit' (デフォルト), 'probit', 'comploglog', 'loglog'。
%         公称のモデルに対して、'link' パラメータを指定しない場合があります。
%         これらは、常に多変量のロジスティックのリンクを使用します。
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%      'type' - K の多項分布のカテゴリの確率 (またはカウント) に対する
%         予測と信頼限界を返すには 'category' (デフォルト) に設定します。
%         N×(K-1) の行列のように、最初の K-1 の多項分布のカテゴリの
%         累積確率 (またはカウント) に対する予測と信頼限界を返すには、
%         'cumulative' に設定します。K 番目のカテゴリに対して予測される
%         累積確率は 1 です。最初の K-1 の条件カテゴリの確率、すなわち、
%         カテゴリ J 以上の高い結果を与えるカテゴリ J に対する確率の項目で
%         予測と信頼限界を返すには、'conditional' に設定します。'type' が 
%         'conditional' で、標本サイズの引数 SSIZE を与える場合、X の各行に
%         おいて予測されるカウントは、すべてのカテゴリにまたがる対応する 
%         SSIZE の要素の条件となります。 
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%      'confidence' - 0 と 1 の間の値の信頼限界に対する信頼レベル。
%         デフォルトは 0.95 です。
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%   参考 MNRFIT, GLMFIT, GLMVAL.


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