統計モデル解析

Wolfram言語の記号的アーキテクチャにより,統計モデルを使用する作業への非常に便利なアプローチが可能となる.Wolfram言語は任意のデータから始めてフィットモデルの記号表現を生成する.そこから結果とスペクトルの完全な診断を即座に抽出したり,可視化したり,他の計算で使用したりすることができる.

参照項目参照項目

LinearModelFit データから線形回帰モデルを構築する

NonlinearModelFit 非線形回帰モデルを構築する

GeneralizedLinearModelFit 一般のリンク関数を使った,一般化された線形モデル

LogitModelFit  ▪  ProbitModelFit

model["property"] モデルから特性,診断等を抽出する

model[x1,] 特定の点において最もフィットするものの値を計算する

"BestFit"  ▪  "FitResiduals"  ▪  "ANOVATable"  ▪  "ParameterConfidenceIntervals"  ▪  "CookDistances"  ▪  "Deviances"  ▪  "AIC"  ▪  "FitCurvatureTable"  ▪  ...

FittedModel モデルの記号表現

Normal 記号モデルから最もフィットするものの式を抽出する

詳細制御

Weights  ▪  NominalVariables  ▪  LinkFunction  ▪  LinearOffsetFunction

ConfidenceLevel  ▪  VarianceEstimatorFunction  ▪  DispersionEstimatorFunction

DesignMatrix データからデザイン行列を構築する