構造体を検査することによって、モデルの特性を判断できます。フィールドがあります。モデルでは、残差が正規分布されていると仮定されているため、残差を検証することによって、この仮定がどの程度有効であるかを確認できます。この例では、正規分布を使用して合成されたデータを生成します。近似統計量がどのようになるかを次に示します。次元モデルを初期化します。reproducibility2.比例誤差モデルでの当てはめに使用するデータを生成します。ジェネレーターと同じ回帰関数と誤差モデルを使用してデータを当てはめます。使用して残差をプロットします。コードについては、この例の最後に示してあります。helper_plotResiduals(stats)上段の確率プロットは直線に見えますが、これは残差が正規分布をしていることを意味します。プロットは重ね合わさって表示された正規密度プロットと一致しています。したがって、誤差モデルとデータが一致していると結論づけることができます。5.比較のために、データ作成時と同じ比例モデルではなく、定誤差モデルを使用してデータを当てはめます。'ErrorModel','Constant','CovPattern',P);helper_plotResiduals(stats)上段の確率プロットは直線ではなく、残差が正規分布をしていないことを示しています。プロットは重ね合わさって表示された正規密度プロットとほとんど一致しています。6.さらに別の比較をするために、データを作成したものとは異なる構造モデルにデータを当てはめます。'CovPattern',P);helper_plotResiduals(stats)上段の確率プロットは直線的ではありません。プロットは、重ね合わさって表示された正規密度プロットと比較すると大きく偏っています。これらの残差は正規分布しておらず、モデルとは一致していません。コマンドに対応するリンクがクリックされました。ウィンドウに入力して実行してください。コマンドをサポートしていません。