[教程] 广义线性回归拟合教程和源码

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[教程] 广义线性回归拟合教程和源码

详 情 说 明

在统计分析中，广义线性回归是一种常用的建模技术，它扩展了传统线性回归的适用范围，可以处理非正态分布的响应变量。本教程介绍如何通过MATLAB中的regstats函数来简化回归分析流程。

regstats函数是MATLAB统计工具箱中的一个强大工具，它可以计算回归诊断统计量。但直接使用regstats可能不够直观，特别是对于需要快速查看结果的用户。为此，我们可以创建一个名为reglm的实用函数来包装regstats的功能。

这个改进后的函数主要实现了几个关键功能：首先，它会自动计算并显示回归系数及其显著性水平；其次，它会给出模型的整体拟合优度指标；最后，它还能生成诊断图来帮助评估模型假设是否成立。

使用reglm函数时，用户只需输入自变量和因变量数据，函数就会返回一个结构化的结果，包括回归系数表、方差分析表和拟合优度统计量。这使得回归分析的结果更加直观易懂，特别适合需要快速验证模型或向非技术人员解释结果的情况。

在调用方法上，reglm保持了与MATLAB内置函数一致的风格，降低了学习成本。示例用法展示了如何处理不同类型的数据，包括连续变量和分类变量。通过这些示例，用户可以轻松掌握函数的实际应用场景。