matlab 中glmval函数用法

`glmval` 函数是 MATLAB 中用于计算广义线性模型（Generalized Linear Model）的响应值的函数。该函数的用法如下：

y = glmval(b, x, 'link', link)

其中：

- `b` 是一个向量，表示广义线性模型的系数。
- `x` 是一个矩阵，表示用于预测的自变量。
- `'link'` 是一个字符串，表示使用的链接函数。
- `link` 是一个链接函数的名称或链接函数对象，用于将预测的线性组合转换为响应变量的预测值。
- `y` 是一个向量，表示预测的响应值。

例如，如果你有一个广义线性模型，并且希望使用 `x` 预测响应变量 `y` 的值，可以使用以下代码：

load fisheriris
X = meas(:,1:4);
y = grp2idx(species);
b = glmfit(X, y, 'binomial');
x = [5.1 3.5 1.4 0.2];  % 要预测的自变量
y_pred = glmval(b, x, 'logit');  % 预测的响应值

在上面的示例中，我们首先加载了 Fisher's Iris 数据集，并将自变量存储在 `X` 中，将响应变量的类别存储在 `y` 中。然后，我们使用 `glmfit` 函数拟合了一个二项广义线性模型，并将结果存储在 `b` 中。最后，我们使用 `glmval` 函数基于给定的自变量 `x` 和链接函数 `'logit'` 预测响应值 `y_pred`。

需要注意的是，`glmval` 函数还有其他的使用方式和选项，可以根据具体的需求进行调整。你可以参考 MATLAB 的官方文档来了解更多关于 `glmval` 函数的信息。