番目のオフセット値です。分散パラメーターです。番目の観測値の重みです。番目の観測値の分散項です。番目の観測値の応答の平均です。モデルの生の残差は、分散が一定ではありません。ピアソン残差はほぼ一定の分散であると見込まれ、通常、解析に使用されます。オブジェクト残差プロットのハンドル。オブジェクトとして返します。ドット表記を使用してオブジェクトの特定のプロパティ値を変更できます。スタイルと色が含まれます。(MATLAB)を参照してください。スクリプトを開く標本データを読み込みます。工場を操業している製造企業から取得しており、各工場が完成品の生産のためにバッチ処理を実行しています。同社は各バッチの欠陥数を減少させるために新たな製造プロセスを開発しました。件の工場を無作為に選びました。工場では旧プロセスの実行を続けます。実行し以下のデータを記録しました。(time)バッチの温度。時間の標準プロセスから得られる時間と温度の絶対偏差をそれぞれ表します。別にグループ化された切片の変量効果項を含めます。ポアソン分布であり、このモデルの適切なリンク関数は対数です。係数の予測にラプラス近似メソッドを使用します。欠陥数はポアソン分布を使用してモデル化できます。実行されたバッチで観測された欠陥数です。対応する欠陥の平均数です。対応する各変数の測定値です。処理中に新プロセスが使用されたかどうかを示します。加工化学薬品を供給したかどうかを示します。(1|factory)','Distribution','Poisson','Link','log','FitMethod','Laplace','DummyVarCoding','effects');ピアソン残差を使用して診断プロットを作成し、モデルの仮定を検定します。等しいことを視覚的に確認するため、ヒストグラムをプロットします。中心にしていることを示します。条件付きピアソン残差には、一定の分散があると予測されます。したがって、条件付きピアソン残差と条件付き近似値のプロットは、条件付き近似値において体系的な依存性を示さないはずです。plotResiduals(glme,'fitted','ResidualType','Pearson')このプロットは近似値において体系的な依存性を示さず、残差間でも非定数分散の兆候がありません。ピアソン残差とラグ付き残差をプロットして、残差間の相関を確認します。条件付き独立仮定は、条件付きピアソン残差がほぼ無相関であることを示します。plotResiduals(glme,'lagged','ResidualType','Pearson')プロットにパターンはありません。そのため、残差間で相関の兆候はありません。コマンドを実行するリンクがクリックされました。ブラウザーでは動作しません。ウィンドウに以下を入力すると、このコマンドを実行できます。scienceMathWorksはエンジニアや研究者向け数値解析ソフトウェアのリーディングカンパニーです。