3d scatter plot inkl. Regressionsgerade und R²

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Falke3

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Verfasst am: 07.08.2015, 12:52 Titel: 3d scatter plot inkl. Regressionsgerade und R²

Liebes Matlab Forum,

mit neuem Account (der alte A. (Falke 2) ist verlorengegangen) schreibe ich hier.

Meine Frage betrifft den 3d scatter plot in welchem ich gerne eine Regressionsgerade reinlegen würde.
Erster Versuch in SPSS hat schnell funktioniert (siehe Bild 1) jedoch ist das weitere Handling und die Geradenausgabe ungenügend.
Daher nun Matlab.
Graphische Ausgabe (siehe Bild 2) super angenehm, jedoch ist der Button für die Regressionsgerade ausgegraut.
Wie könnte ich denn hier eine Regressionsgerade inkl. R² Angabe (siehe Bild 1) erstellen?
Vielen Dank für weitere Tipps und ein paar Werte sind im Dateianhang.

Viele Grüße und Dank
Falke3.0

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Harald

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Verfasst am: 07.08.2015, 13:13 Titel:

Hallo,

du kannst mit fitlm ein lineares Modell erstellen und das dann mit predict auswerten lassen.
Der R² ist als Eigenschaft im linearen Modell enthalten. Mit text oder gtext kannst du das in der Graphik platzieren.

Grüße,
Harald

Falke3

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Verfasst am: 10.08.2015, 12:39 Titel:

Hallo Harald,

vielen Dank für deinen Hinweis. Konnte mit mdl=fitlm(tbl) die Regression durchführen.
Letztes Problem besteht aber noch in der Geradendarstellung im 3D Scatterplot?
Mit predict kam immer nur 2D heraus.
Aus der Regression bekomme ich Werte für das Linear regression model:
z ~ 1 + x + y
z.B. (intercept) = -1.471e+5, x=156.28, y=-616.55. Nun komme ich trotz nachlesens nicht darauf wie ich mit diesen Werten die Gerade durch die Punkte zeichnen könnte Sad

.
Im Anhang ist nochmals Code für die generierung des 3D Scatterplots inkl. Regr..

Viele Grüße
Falke3

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Harald

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Verfasst am: 10.08.2015, 12:46 Titel:

Hallo,

Zitat:

Mit predict kam immer nur 2D heraus.

Wie hast du predict denn aufgerufen?

Zitat:

Nun komme ich trotz nachlesens nicht darauf wie ich mit diesen Werten die Gerade durch die Punkte zeichnen könnte Sad.

Bei y = f(x) ist das ja einfach: ein Gitter von x-Werten angeben, und man bekommt die y-Werte.
Bei z = f(x, y) ist es schwieriger, weil man ja eigentlich eine Regressionsebene statt einer Regressionsgeraden bekommt. In jedem Fall muss man x- und y-Werte zur Verfügung stellen, um z-Werte zu bekommen.
Anders gefragt: für welche Werte möchtest du was bekommen?

Grüße,
Harald

Falke3

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Verfasst am: 10.08.2015, 13:16 Titel:

Hallo Harald,

sorry aber meine Versuche mit Predict kann ich gerade nicht mehr ganz nachvolziehen.
Auf Basis der x,y,z Werte verwendetes predict(mdl) gibt mir jeweils einen Wert per x,y aus wobei ich nichts damit anfangen kann. Predict finde ich aufgrund der Erklärung der Hilfe: "Predict response of nonlinear regression model" nicht so gut.
Wenn ich schon eine Regression durchführe und Werte dafür bekomme, wäre doch eine Geradenberechnung davon besser wie eine weitere Prediction mit "Ungenauikeiten?".

Meine Vorstellung ist gerade, dass Matlab eine Gerade durch meine Punkte durchlegt sodass die Summe der quadrierten Abstände minimal sind.
Dadurch bekomme ich ein R² Wert und die von Matlab verwendete Gerade würde ich, analog zum 2D plot wo es kein Problem wäre, gerne darstellen.
Aber wie du schon angedeutet hast kommt durch
z ~ 1 + x + y eine Ebenengleichung zustande (sieht zumindest nach der Punkt-Richtungs-Form aus).
Vielleicht gibt es in Matlab einen Befehl wie modelfun welcher 3D-Geraden aufgrund der mdl=fitlm(tbl) Werte generiert?
Wo "versteckt" Matlab die verwendete Gerade für die Regression?

Viele Grüße und Danke
Falke3

Harald

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Verfasst am: 10.08.2015, 13:39 Titel:

Hallo,

Zitat:

sorry aber meine Versuche mit Predict kann ich gerade nicht mehr ganz nachvolziehen.

Schade, ich naheliegenderweise auch nicht.

Zitat:

Auf Basis der x,y,z Werte verwendetes predict(mdl) gibt mir jeweils einen Wert per x,y aus wobei ich nichts damit anfangen kann.

Warum nicht?

Zitat:

Predict finde ich aufgrund der Erklärung der Hilfe: "Predict response of nonlinear regression model" nicht so gut.
Wenn ich schon eine Regression durchführe und Werte dafür bekomme, wäre doch eine Geradenberechnung davon besser wie eine weitere Prediction mit "Ungenauikeiten?".

Verstehe ich offen gesagt nicht. Die einzige Ungenauigkeit besteht darin, dass die Auswertung des Regressionsmodells natürlich nicht genau die ursprünglichen Punkte wiedergibt (es sei denn, sie liegen in einer Ebene).

Zitat:

welcher 3D-Geraden aufgrund der mdl=fitlm(tbl) Werte generiert?

Auch das verstehe ich nicht wirklich. Wie sollen denn aus der Regressionsebene Geraden erzeugt werden?

Zitat:

Wo "versteckt" Matlab die verwendete Gerade für die Regression?

Im 3D-Fall gibt es keine Regressionsgerade, sondern nur eine Regressionsebene.

Grüße,
Harald

Harald

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Verfasst am: 10.08.2015, 16:16 Titel:

Hallo,

hast du die Frage eigentlich mal gegoogelt?
https://www.google.de/?gws_rd=ssl#s.....&q=matlab+3d+line+fit liefert etliche Treffer, z.B.
http://www.mathworks.com/matlabcent.....78363-3d-line-of-best-fit

Grüße,
Harald


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