广义线性模型matlab实现

在Matlab中，可以使用glmfit函数来实现广义线性模型。

首先，需要准备数据，包括自变量X和因变量Y。

假设X和Y的数据已经准备好，可以按照以下步骤实现广义线性模型：

1. 选择一个适当的分布类型，比如正态分布、泊松分布等。

2. 构造一个指定分布类型的广义线性模型，使用glmfit函数，例如：

[b, dev, stats] = glmfit(X, Y, 'poisson');

上述代码中，X和Y分别是自变量和因变量的数据，'poisson'指定了使用泊松分布。

3. 可以使用glmval函数对新的自变量数据进行预测，例如：

X_new = [1, 2, 3];
Y_new = glmval(b, X_new, 'log');

上述代码中，X_new是新的自变量数据，'log'指定了使用对数链接函数，可以根据需要选择其他的链接函数。

最后，可以根据需要对模型进行评估和优化。