matlab的fitglm怎么使用

`fitglm` 是 Matlab 中用于拟合广义线性模型（GLM）的函数。GLM 是一类广泛使用的回归分析方法，它可以用来建立因变量和一个或多个自变量之间的关系。在 GLM 中，因变量可以是二元的、计数的、连续的或多项式的。

下面是一个使用 `fitglm` 拟合二元 logistic 回归模型的示例：

% 读入数据
load hospital
y = hospital.Smoker;
x = [hospital.Age hospital.Weight];

% 拟合二元 logistic 回归模型
mdl = fitglm(x, y, 'Distribution', 'binomial', 'Link', 'logit');

% 查看模型的摘要信息
disp(mdl)

% 预测新数据的分类
xnew = [45 150; 60 200];
ypred = predict(mdl, xnew);
disp(ypred)

在上面的示例中，我们首先读入了 `hospital` 数据集，然后将年龄和体重作为自变量，是否吸烟作为因变量来拟合二元 logistic 回归模型。`fitglm` 函数的第一个输入参数是自变量矩阵，第二个输入参数是因变量向量，`Distribution` 参数指定了模型的误差分布，`Link` 参数指定了因变量与自变量之间的联系方式。

拟合完成后，我们可以使用 `disp` 函数查看模型的摘要信息，包括模型系数、标准误、偏差和 P 值等。

最后，我们使用 `predict` 函数对新数据进行分类预测。在本例中，我们预测了两个新的观测值的分类结果。