% REGSTATS 線形モデルに対する回帰診断
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%   REGSTATS(RESPONSES,DATA,MODEL) は、行列 DATA の値に対して、ベクトル 
%   RESPONSES で設定された次数で、回帰近似を行います。関数は、ユーザ
%   インタフェースを作成し、チェックボックス群に診断統計量を表示し、指定
%   した変数名でベースワークスペースに保存します。MODEL は、回帰モデルの
%   次数を制御します。デフォルトでは、REGSTATS は、 定数項をもつ線形加算
%   モデルに対する設計行列を出力します。
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%   MODEL は、計画行列が入力 DATA の行列からどのように作成されるかを
%   指定します。計画行列は、各観測に対する項の値の行列です。MODEL は、つぎの文字列を
%   いずれかになります。
%   'linear'        - 定数、線形項を含む
%   'interaction'   - 定数、線形項、クロス積の項を含む
%   'quadratic'     - 相互作用に二乗項を追加
%   'purequadratic' - 定数、線形項、二乗項を含む
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%   さらに、MODEL は、X2FX 関数で受け入れるようなモデルの項の行列です。
%   この行列の説明と、項が現れる順番の説明については、X2FX を参照して
%   ください。定数項のないものを含む他のモデルを指定するには、この行列を
%   使用することが可能です。
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%   STATS=REGSTATS(RESPONSES,DATA,MODEL,WHICHSTATS) は、WHICHSTATS に
%   リストされた統計量を含む出力構造体 STATS を作成します。WHICHSTATS は、
%   'leverage' のような単一の名前、あるいは、{'leverage' 'standres' 'studres'}
%   のような名前のセル配列のいずれかになります。デフォルトにより、REGSTATS 
%   は、すべての統計量を返します。有効な統計量の名前はつぎのとおりです。
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%      名前          意味
%      'Q'           計画行列の QR 分解からの Q
%      'R'           計画行列の QR 分解からの R
%      'beta'        回帰係数
%      'covb'        回帰係数の共分散
%      'yhat'        応答データのフィッテングした値
%      'r'           残差
%      'mse'         平均二乗誤差
%      'rsquare'     決定係数の統計量
%      'adjrsquare'  調整決定係数の統計量
%      'leverage'    レバレッジ
%      'hatmat'      Hat (射影) 行列
%      's2_i'        Delete-1 分散
%      'beta_i'      Delete-1 係数
%      'standres'    標準化された残差
%      'studres'     スチューデント化された残差
%      'dfbetas'     回帰係数のスケールされた変化
%      'dffit'       フィッテングされた値における変化
%      'dffits'      フィッテングされた値におけるスケールされた変化
%      'covratio'    共分散の変化
%      'cookd'       クックの距離
%      'tstat'       係数に対する t 統計量
%      'fstat'       F 統計量
%      'dwstat'      ダービン-ワトソン統計量
%      'all'         上記の統計量をすべて生成する
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%   F 統計量とその p-値は、モデルが定数項を含み、それらは定数をもたない
%   モデルに対して正しくないという仮定の下で計算されます。決定係数の値は、
%   総二乗和への 1 から二乗和誤差を引いたものです。この値は、データに
%   対する近似を行なわないモデルを示す定数をもたないモデルに対して負に
%   なります。
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%   例:  Hald データに対する残差とフィットした値をプロットします。
%      load hald
%      s = regstats(heat,ingredients,'linear',{'yhat','r'});
%      scatter(s.yhat,s.r)
%      xlabel('Fitted Values'); ylabel('Residuals');
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%   参考 LEVERAGE, STEPWISE, REGRESS.


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