matlab中logistic模型

在Matlab中，可以使用glmfit函数来构建Logistic回归模型。该函数的一般格式为：b=glmfit(x,y,'distr','link')或者\[b,dev,stats\]=glmfit(x,y,'distr','link')。其中，x是自变量矩阵，y是因变量向量，'distr'是指定分布类型的参数，'link'是指定链接函数的参数。Logistic回归模型在处理大量数据，揭示自变量如何影响因变量时非常有用。许多优秀获奖论文在模型建立时都采用了Logistic模型。在Matlab中，可以使用Yule算法来实现Logistic模型的部分代码。具体代码如下：

clear;clc;
% Yule算法：
X=\[480.9,522,468.8,469.5,573.8,737.8,869.8,933.7,977.2,...
    997.7,1120.3,1176.1,1284.8,1422.1,1462.1,1499.7,...
    1473.1,1539.2,1637,1771,1886.5,1994.6,2145.7,2292,...
    2396.8,2387,2484.4,2580.8,2750.2,2915.7,3163.8,3231.9,...
    3319.5,3319.6,3484.,3550.6,3613.9,3833.1,4471.2,5283,...
    5803.2,6415.5,6797.9,7033.5,7636.3,8209.8,8979.1\];

plot(XX(1:length(X)),X,'g-^')
legend('预测值','实际值')
xlabel('年份');
ylabel('CO_{2}排放量');
title('CO_{2}预测值和实际值曲线图(Yule法)')
set(gca,'XTick',\[1965:4:2017\])
grid on
format short;

forecast=YY(end-4:end);%CO2排放量的预测结果
MAPE=sum(abs(YY(1:n+1)-X)./X)/length(X);%平均相对差值 a,b,c

这段代码使用Yule算法来预测CO2排放量，并计算了预测结果的平均相对差值。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [数学模型——Logistic回归模型（含Matlab代码）](https://blog.csdn.net/whale_cat/article/details/124052082)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [数学建模-Logistic模型附Matlab代码](https://blog.csdn.net/qq_45823589/article/details/130774988)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]