matlab中 regress和fitglm区别是什么

在MATLAB中，`regress`和`fitglm`是两个用于回归分析的函数，它们之间有一些区别。

1. 用途：
- `regress`函数用于线性回归分析，适用于只有连续型自变量（或称为解释变量）的情况。它可以通过最小二乘法拟合线性模型。
- `fitglm`函数用于广义线性模型（Generalized Linear Model, GLM），适用于多种类型的回归分析问题，例如线性回归、逻辑回归、泊松回归等等。它可以处理连续型和分类型的自变量，并且可以指定不同的误差分布和链接函数。

2. 输入参数：
- `regress`函数的输入参数包括因变量和自变量矩阵。
- `fitglm`函数的输入参数除了因变量和自变量矩阵外，还可以指定误差分布和链接函数等。

3. 输出结果：
- `regress`函数返回的结果包括回归系数、残差等。
- `fitglm`函数返回的结果包括模型对象，可以通过该对象获取回归系数、残差、预测值等。

4. 功能扩展：
- `fitglm`函数提供了更多功能，例如可以进行模型选择和比较、对变量进行转换和交互作用等。

综上所述，`regress`适用于简单的线性回归分析，而`fitglm`适用于更复杂的回归分析问题，并且提供了更多的功能和灵活性。选择使用哪个函数取决于你的数据和分析需求。