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ÎÒ²»Ì«Ã÷°×¾ÍÊÇlinkº¯ÊýÊÇnormalÊÇʲôÒâ˼£¬ÎÒÓÃmatlab·ÇÏßÐÔÄâºÏ°ïÄãÇó³ö²ÎÊý y=[7.1;4.1;5.2;6.3]; x1=[1;2;3;4]; x2=[100;205;306;150]; x3=[8;10;12;5]; x=[x1 x2 x3]; f=@(b,x)b(4)+b(1)*x(:,1)+b(2)*x(:,2)+b(3)*sin(x(:,3)) b0=[0 0 0 0]'; opt=optimset('TolFun',1e-3,'TolX',1e-3); [b R]=nlinfit(x,y,f,b0,opt) ×îºóÇóµÃbµÄÊý×é |

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ʵ¼ÊÉÏb = glmfit([x1 x2 sin(x3)],y)Ò²¾Í¿ÉÒÔ³ö½á¹ûÁË£¬ÎÒ²ÂÏë¹ãÒåÏßÐÔÄ£ÐÍÖеÄY=b0+b1*x1+b2*x2+b3*x3£¬ÆäÖÐÓÃsin(x3)À´´úÌæx3Õâ²ÅÊÊÓÃÄ£ÐÍ£¬ËùÒÔÄã×ʼb = glmfit([x1 x2 x3],y,'normal','link','normal')ÕâÑùÖ±½ÓÓÃx3¾ÍÓÐÎÊÌ⣬²»·ûºÏÄ£ÐͼÙÉè b = glmfit([x1 x2 sin(x3)],y,'normal','link','identity')Õâ¸ö¸ñʽҲÊÇ¿ÉÒ﵀ º¯Êý¸ñʽΪb = glmfit(X,y,distr,param1,val1,param2,val2,...)£¬distr can be any of the following strings: 'binomial', 'gamma', 'inverse gaussian', 'normal' (the default), and 'poisson'. b = glmfit(X,y,distr,param1,val1,param2,val2,...) additionally allows you to specify optional parameter name/value pairs to control the model fit. Acceptable parameters are as follows. ´Ómatlabº¯Êý½âÊÍÖп´³ö£¬param²ÎÊýÊÇÀ´ÓÅ»¯distr·Ö²¼µÄ£¬ÄãҪעÒâдȫÁË£¬ÒªÃ´¾Í¶¼È±Ê¡Èú¯ÊýÄÚÔÚ±£³ÖÒ»Ö£¬ÓÃb = glmfit([x1 x2 sin(x3)],y)£¬ÒªÃ´¾Í¶¼Ð´È«ÁË£¬ÓÃb = glmfit([x1 x2 sin(x3)],y,'normal','link','identity') |

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Äã¿´stats£¬ÄĸöÊÇsignificance? stats is a structure with the following fields: beta ¡ª Coefficient estimates b dfe ¡ª Degrees of freedom for error s ¡ª Theoretical or estimated dispersion parameter sfit ¡ª Estimated dispersion parameter se ¡ª Vector of standard errors of the coefficient estimates b coeffcorr ¡ª Correlation matrix for b covb ¡ª Estimated covariance matrix for B t ¡ª t statistics for b p ¡ª p-values for b resid ¡ª Vector of residuals residp ¡ª Vector of Pearson residuals residd ¡ª Vector of deviance residuals resida ¡ª Vector of Anscombe residuals |

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ÄãÊÇÒªÇóR2ô£¬ÎҸоõÄÇÀïÃæ¶¼²»ÊÇ£¬matlabÀïÃæÃ»ÓÐÖ±½ÓÇóR2µÄÃüÁÐèÒª×Ô¼ºÐ´¡£²»¹ý·½·¨Ò²ºÜ¼òµ¥¡£ R2¾ÍÊǾö¶¨ÏµÊý£¨coefficient of determination£©£¬ÓеĽ̲ÄÉÏ·ÒëΪÅж¨ÏµÊý£¬Ò²³ÆÎªÄâºÏÓŶȡ£ ÄãÔʼÊýΪb£¬ÄâºÏ·½³ÌÇóµÃÊýΪa£¬Ôò R2 =sum((a - mean(b)).^2)/sum((b - mean(b)).^2) |

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