excel中有440个学生数据，分为两类，一类数据为“访问在线教学资源次数”，数据范围为0-100，另一类数据为“学生成绩等级”，数据范围为“L,M,H”。现要求判断“访问在线教学资源次数”对“学生成绩等级”数据结果是否有影响，采用多分类逻辑回归，给出数学模型及解答过程，并附上matlab代码。

多分类逻辑回归的数学模型如下：

$$
\begin{aligned}
P(Y=k|X=x) &= \frac{\exp(\beta_{k0} + \beta_{k1}x_1 + \beta_{k2}x_2 + \cdots + \beta_{kp}x_p)}{1 + \exp(\beta_{10} + \beta_{11}x_1 + \beta_{12}x_2 + \cdots + \beta_{1p}x_p) + \cdots + \exp(\beta_{K0} + \beta_{K1}x_1 + \beta_{K2}x_2 + \cdots + \beta_{Kp}x_p)} \\
\end{aligned}
$$

其中，$Y$表示目标变量，$X$表示特征变量，$k$表示$Y$的不同取值，$\beta_{k0}$表示截距，$\beta_{kp}$表示第$p$个特征对于$Y=k$的影响系数。

根据题目描述，可以将数据集中的“学生成绩等级”转化为哑变量矩阵，然后使用多分类逻辑回归模型拟合数据集。具体实现如下：

% 从Excel中导入数据
data = readtable('data.xlsx');

% 将“学生成绩等级”转化为哑变量矩阵
Y = dummyvar(categorical(data.Grade));

% 定义特征变量X
X = [data.ResourceCount];

% 拟合多分类逻辑回归模型
B = mnrfit(X, Y);

% 预测测试集中的样本类别，并计算分类准确率
YTestPred = mnrval(B, X);
[~, YTestPredLabel] = max(YTestPred, [], 2);
[~, YTestLabel] = max(Y, [], 2);
accuracy = sum(YTestPredLabel == YTestLabel) / length(YTestLabel)

完整的代码如上所示，其中`data.ResourceCount`表示“访问在线教学资源次数”这一特征变量。运行代码后，即可得到多分类逻辑回归模型的分类准确率。