使用stepwiseglm建立logistic回归模型
时间: 2023-06-27 09:02:21 浏览: 426
stepwiseglm是MATLAB中的一个函数,可以用于自动选择具有显著影响的预测变量来建立logistic回归模型。以下是一个stepwiseglm函数的示例:
假设你有一个数据集,其中包含一个二元的响应变量和一些可能的预测变量。首先,你需要将数据导入MATLAB并将响应变量和预测变量分离。然后,你可以使用以下代码来建立一个stepwiseglm模型:
% 导入数据
data = readtable('data.csv');
% 将响应变量和预测变量分离
response = data.Response;
predictors = data(:,2:end);
% 建立stepwiseglm模型
model = stepwiseglm(predictors, response, 'constant', 'Upper', 'linear', 'Criterion', 'deviance');
在这个示例中,stepwiseglm函数的第一个参数是预测变量,第二个参数是响应变量。'constant'指定要包括常数项,'Upper'指定模型的最高阶数,'linear'指定模型中变量的类型,'Criterion'指定选择模型的标准。在这个例子中,我们使用的标准是deviance。
完成模型后,你可以使用summary函数来查看模型的摘要信息,包括每个预测变量的系数、标准误差、p值和置信区间。
% 查看模型摘要信息
summary(model)
请注意,由于stepwiseglm函数选择预测变量的方式是基于数据的,因此每次运行时可能会得到不同的结果。
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