广义多元线性回归matlab

在MATLAB中，广义多元线性回归模型可以使用GeneralizedLinearModel类来实现。该类提供了许多方法和属性，可以用于拟合和评估广义多元线性回归模型。你可以根据自己的观测数据，调用GeneralizedLinearModel类的类方法创建一个GeneralizedLinearModel类对象，用来求解回归模型。在该类中，你可以使用方法如addTerms、anova和corfTest来增加项、进行方差分析和检验回归系数。此外，你还可以通过GeneralizedLinearModel类的其他属性来获取模型的相关信息。

相关问题

matlab中logistic多元回归

在Matlab中，你可以使用统计工具箱中的`fitglm`函数来进行logistic多元回归。`fitglm`函数可以拟合广义线性模型，其中包括logistic回归。

下面是一个示例代码来演示如何在Matlab中进行logistic多元回归：

% 创建一个包含自变量和因变量的数据集
X = randn(100, 3);  % 自变量X有3个特征
Y = randi([0, 1], 100, 1);  % 因变量Y是二分类标签

% 使用fitglm函数进行logistic多元回归拟合
model = fitglm(X, Y, 'Distribution', 'binomial', 'Link', 'logit');

% 输出模型的系数和统计信息
disp(model.Coefficients);

% 预测新样本的类别
newData = randn(10, 3);
predictedLabels = predict(model, newData);
disp(predictedLabels);

在上述代码中，首先创建了一个包含自变量X和因变量Y的数据集。然后，使用`fitglm`函数拟合logistic回归模型，并通过指定参数'Distribution'为'binomial'和'Link'为'logit'来表示这是一个logistic回归模型。

最后，我们输出了模型的系数和统计信息，并使用训练好的模型对新样本进行分类预测。

请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据你的实际数据和需求进行相应的调整。