GeneralizedLinearModelGÿdF4y2Ba

广义线性回归模型类GÿdF4y2Ba

描述GÿdF4y2Ba

GeneralizedLinearModelGÿdF4y2Ba是一个装配广义线性回归模型。广义线性回归模型是一类特殊描述的响应和预测之间的非线性关系的非线性模型的。广义线性回归模型的广义线性回归模型的特性。响应变量遵循正常，二项式，泊松，γ，或逆高斯分布的参数，包括平均响应GÿdF4y2BaμGÿdF4y2Ba。链接功能GÿdF4y2BaFGÿdF4y2Ba定义之间的关系GÿdF4y2BaμGÿdF4y2Ba和预测值的线性组合。GÿdF4y2Ba

使用的属性GÿdF4y2BaGeneralizedLinearModelGÿdF4y2Ba对象来调查嵌合广义线性回归模型。对象属性包括关于系数的估计，汇总统计，拟合方法，和输入数据信息。使用对象功能来预测应答和修改，评估和可视化模型。GÿdF4y2Ba

创建GÿdF4y2Ba

创建一个GÿdF4y2BaGeneralizedLinearModelGÿdF4y2Ba通过使用对象GÿdF4y2BafitglmGÿdF4y2Ba要么GÿdF4y2BastepwiseglmGÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba

fitglmGÿdF4y2Ba适合使用固定模型规范一个广义线性回归模型的数据。用GÿdF4y2BaaddTermsGÿdF4y2Ba，GÿdF4y2BaremoveTermsGÿdF4y2Ba，要么GÿdF4y2Ba步GÿdF4y2Ba从模型中添加或删除条款。另外，使用GÿdF4y2BastepwiseglmGÿdF4y2Ba以适合采用逐步广义线性回归模型。GÿdF4y2Ba

属性GÿdF4y2Ba

展开全部GÿdF4y2Ba

系数估计GÿdF4y2Ba

`CoefficientCovarianceGÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba系数估计的协方差矩阵GÿdF4y2Ba
数字矩阵GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

系数估计的协方差矩阵，指定为GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba-通过-GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba矩阵数值。GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba在拟合模型系数的数量。GÿdF4y2Ba

有关详细信息，请参阅GÿdF4y2Ba系数标准误差和置信区间GÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba单GÿdF4y2Ba|GÿdF4y2Ba双GÿdF4y2Ba

`CoefficientNamesGÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba系数的名字GÿdF4y2Ba
字符向量的单元阵列GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

系数的名称，指定为字符向量的单元阵列，每个包含相应的项的名称。GÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba细胞GÿdF4y2Ba

`系数GÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba系数值GÿdF4y2Ba
表GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

系数值，指定为表。GÿdF4y2Ba系数GÿdF4y2Ba包含每个系数和这些列一行：GÿdF4y2Ba

估计GÿdF4y2Ba- 估算的系数值GÿdF4y2Ba
SEGÿdF4y2Ba- 估计的标准误差GÿdF4y2Ba
TSTATGÿdF4y2Ba-GÿdF4y2BaŤGÿdF4y2Bat-统计用于测试，该系数是零GÿdF4y2Ba
p值GÿdF4y2Ba-GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba- 值对GÿdF4y2BaŤGÿdF4y2Ba-统计GÿdF4y2Ba

用GÿdF4y2BacoefTestGÿdF4y2Ba为对所述系数的线性假设检验。用GÿdF4y2BacoefCIGÿdF4y2Ba找出系数估计的置信区间。GÿdF4y2Ba

为了获得任何这些列的作为载体，索引使用点符号的特性。例如，获得在模型所估计的系数向量GÿdF4y2BaMDLGÿdF4y2Ba：GÿdF4y2Ba

的β= mdl.Coefficients.EstimateGÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba表GÿdF4y2Ba

`NumCoefficientsGÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba模型系数的数GÿdF4y2Ba
正整数GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

模型系数的数目，指定为正整数。GÿdF4y2BaNumCoefficientsGÿdF4y2Ba包括当所述模型项是秩亏被设置为零的系数。GÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba双GÿdF4y2Ba

`NumEstimatedCoefficientsGÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba估计系数的数GÿdF4y2Ba
正整数GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

在模型估计系数，指定为正整数的数目。GÿdF4y2BaNumEstimatedCoefficientsGÿdF4y2Ba不包括当模型条款是亏秩设置为零的系数。GÿdF4y2BaNumEstimatedCoefficientsGÿdF4y2Ba是自由度为回归。GÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba双GÿdF4y2Ba

汇总统计GÿdF4y2Ba

`越轨GÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba适合的越轨GÿdF4y2Ba
数值GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

偏差拟合，指定为数字值的。该偏差是比较两种模式，当一个模型是其他模型的一个特例是有用的。两个模型的偏差之间的差具有等于在两个模型之间估计的参数的数目的差异自由度的卡方分布。欲了解更多信息，请参阅GÿdF4y2Ba越轨GÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba单GÿdF4y2Ba|GÿdF4y2Ba双GÿdF4y2Ba

`DFEGÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba自由度错误GÿdF4y2Ba
正整数GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

自由的误差（残差）的度，等于观测值的数目减去估计系数的数目，指定为一个正整数。GÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba双GÿdF4y2Ba

`诊断GÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba观察诊断GÿdF4y2Ba
表GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

观察诊断，指定为包含用于每个观测一行和该表中所描述的列的表。GÿdF4y2Ba

柱GÿdF4y2Ba	含义GÿdF4y2Ba	描述GÿdF4y2Ba
`利用GÿdF4y2Ba`	对角线元素GÿdF4y2Ba`HatMatrixGÿdF4y2Ba`	`利用GÿdF4y2Ba`对于每个观测指示到什么程度的拟合是通过所观察到的预测值确定的。值接近GÿdF4y2Ba`1GÿdF4y2Ba`表明该配合很大程度上通过观察确定，与来自其他观察小的贡献。值接近GÿdF4y2Ba`0GÿdF4y2Ba`表示该配合很大程度上是由其他观察来确定。对于与模型GÿdF4y2Ba`PGÿdF4y2Ba`系数GÿdF4y2Ba`ñGÿdF4y2Ba`观察，的平均值GÿdF4y2Ba`利用GÿdF4y2Ba`是GÿdF4y2Ba`P / NGÿdF4y2Ba`。一个GÿdF4y2Ba`利用GÿdF4y2Ba`值大于GÿdF4y2Ba`2 * P / NGÿdF4y2Ba`表明高杠杆。GÿdF4y2Ba
`CooksDistanceGÿdF4y2Ba`	库克距离的比例变化的拟合值GÿdF4y2Ba	`CooksDistanceGÿdF4y2Ba`是拟合值按比例变化的量度。一个观察GÿdF4y2Ba`CooksDistanceGÿdF4y2Ba`超过平均库克距离的三倍就可能是离群值。GÿdF4y2Ba
`HatMatrixGÿdF4y2Ba`	投影矩阵用于计算拟合从观察到的响应GÿdF4y2Ba	`HatMatrixGÿdF4y2Ba`是一个GÿdF4y2Ba`ñGÿdF4y2Ba`-通过-GÿdF4y2Ba`ñGÿdF4y2Ba`基质中，使得GÿdF4y2Ba`合身= HatMatrix * YGÿdF4y2Ba`，其中GÿdF4y2Ba`ÿGÿdF4y2Ba`是响应向量和GÿdF4y2Ba`合身GÿdF4y2Ba`为拟合响应值的向量。GÿdF4y2Ba

该软件计算所预测值的线性组合的规模这些值，存储在所述GÿdF4y2BaLinearPredictorGÿdF4y2Ba领域GÿdF4y2Ba合身GÿdF4y2Ba和GÿdF4y2Ba残差GÿdF4y2Ba属性。例如，该软件通过使用拟合的响应并从模型诊断值调整响应值GÿdF4y2BaMDLGÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba

Yfit = mdl.Fitted.LinearPredictor Yadjusted = mdl.Fitted.LinearPredictor + mdl.Residuals.LinearPredictorGÿdF4y2Ba

诊断GÿdF4y2Ba包含在发现异常值和有影响力的意见有用的信息。有关详细信息，请参阅GÿdF4y2Ba利用GÿdF4y2Ba，GÿdF4y2Ba库克的距离GÿdF4y2Ba和GÿdF4y2Ba帽子矩阵GÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba

用GÿdF4y2BaplotDiagnosticsGÿdF4y2Ba绘制观察诊断。GÿdF4y2Ba

行，因为缺失值的配合不使用（在GÿdF4y2BaObservationInfo.MissingGÿdF4y2Ba）或排除的值（在GÿdF4y2BaObservationInfo.ExcludedGÿdF4y2Ba）包含GÿdF4y2Ba为NaNGÿdF4y2Ba在值GÿdF4y2BaCooksDistanceGÿdF4y2Ba在列和零GÿdF4y2Ba利用GÿdF4y2Ba和GÿdF4y2BaHatMatrixGÿdF4y2Ba列。GÿdF4y2Ba

为了获得任何这些列作为数组，索引使用点符号的特性。例如，获得该模型中的帽子矩阵GÿdF4y2BaMDLGÿdF4y2Ba：GÿdF4y2Ba

HatMatrix = mdl.Diagnostics.HatMatrix;GÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba表GÿdF4y2Ba

`分散GÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba响应的方差的标度因子GÿdF4y2Ba
数字标GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

响应的方差，指定为数值标量的比例因子。GÿdF4y2Ba

如果GÿdF4y2Ba'DispersionFlag'GÿdF4y2Ba的名称 - 值对参数GÿdF4y2BafitglmGÿdF4y2Ba要么GÿdF4y2BastepwiseglmGÿdF4y2Ba是GÿdF4y2Ba真正GÿdF4y2Ba，那么函数估计GÿdF4y2Ba分散GÿdF4y2Ba在计算响应的方差比例因子。响应的方差等于理论方差乘以比例因子。例如，对于二项分布方差函数是GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba（1GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba）/GÿdF4y2BañGÿdF4y2Ba，其中GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba是概率参数和GÿdF4y2BañGÿdF4y2Ba是样本尺寸参数。如果GÿdF4y2Ba分散GÿdF4y2Ba近GÿdF4y2Ba1GÿdF4y2Ba中，数据的方差与出现二项式分布的理论方差一致。如果GÿdF4y2Ba分散GÿdF4y2Ba大于GÿdF4y2Ba1GÿdF4y2Ba中，数据集“overdispersed”相对二项式分布。GÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba双GÿdF4y2Ba

`DispersionEstimatedGÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba标志以表明使用的分散比例因子GÿdF4y2Ba
逻辑值GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

指示是否GÿdF4y2BafitglmGÿdF4y2Ba使用GÿdF4y2Ba分散GÿdF4y2Ba规模因素在计算系数的标准误差GÿdF4y2BaCoefficients.SEGÿdF4y2Ba，指定为逻辑值。如果GÿdF4y2BaDispersionEstimatedGÿdF4y2Ba是GÿdF4y2Ba假GÿdF4y2Ba，GÿdF4y2BafitglmGÿdF4y2Ba使用方差的理论值。GÿdF4y2Ba

DispersionEstimatedGÿdF4y2Ba可GÿdF4y2Ba假GÿdF4y2Ba只为二项和泊松分布。GÿdF4y2Ba
组GÿdF4y2BaDispersionEstimatedGÿdF4y2Ba通过设置GÿdF4y2Ba'DispersionFlag'GÿdF4y2Ba的名称 - 值对参数GÿdF4y2BafitglmGÿdF4y2Ba要么GÿdF4y2BastepwiseglmGÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba合乎逻辑GÿdF4y2Ba

`合身GÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba根据输入数据拟合响应值GÿdF4y2Ba
表GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

基于输入数据，指定为包含用于每个观测一行和该表中所描述的列的表拟合（预测）的值。GÿdF4y2Ba

柱GÿdF4y2Ba	描述GÿdF4y2Ba
`响应GÿdF4y2Ba`	对响应的规模预测值GÿdF4y2Ba
`LinearPredictorGÿdF4y2Ba`	在预测器（与连接函数的线性组合的施加到标尺预测值GÿdF4y2Ba`响应GÿdF4y2Ba`拟合值）GÿdF4y2Ba
`可能性GÿdF4y2Ba`	拟合概率（仅与二项式分布在内）GÿdF4y2Ba

为了获得任何这些列的作为载体，索引使用点符号的特性。例如，得到的矢量GÿdF4y2BaFGÿdF4y2Ba在模型上的响应规模拟合值的GÿdF4y2BaMDLGÿdF4y2Ba：GÿdF4y2Ba

F = mdl.Fitted.ResponseGÿdF4y2Ba

用GÿdF4y2Ba预测GÿdF4y2Ba计算对其他预测值的预测，或计算置信界GÿdF4y2Ba合身GÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba表GÿdF4y2Ba

`数似然GÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba数似然GÿdF4y2Ba
数值GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

对数似然的响应值的模型分布，指定为数字值的。平均从模型装配和其它参数被估计为所述模型拟合的一部分。GÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba单GÿdF4y2Ba|GÿdF4y2Ba双GÿdF4y2Ba

`ModelCriterionGÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba准则模型比较GÿdF4y2Ba
结构体GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

判据模型比较，指定为与这些字段的结构：GÿdF4y2Ba

AICGÿdF4y2Ba- 赤池信息准则。GÿdF4y2BaAIC = -2 * logL + 2 *米GÿdF4y2Ba，其中GÿdF4y2BalogLGÿdF4y2Ba是对数似然和GÿdF4y2Ba米GÿdF4y2Ba是估计的参数的数目。GÿdF4y2Ba
AICCGÿdF4y2Ba-对样本量进行校正的赤基信息准则。GÿdF4y2BaAICc = AIC + (2*m*(m + 1))/(n - m - 1)GÿdF4y2Ba，其中GÿdF4y2BañGÿdF4y2Ba是观测值的数量。GÿdF4y2Ba
BICGÿdF4y2Ba- 贝叶斯信息准则。GÿdF4y2BaBIC = -2 * logL + M *的log（n）GÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba
中安集团经贸GÿdF4y2Ba- 一致赤池信息准则。GÿdF4y2BaCAIC = -2 * logL + M *（的log（n）+ 1）GÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba

信息标准是模型的选择工具，您可以使用比较多的模式适合于相同的数据。这些标准是模型拟合的基于似然的措施，其包括用于复杂点球（具体地，参数的数量）。不同的信息标准由惩罚的形式区别开来。GÿdF4y2Ba

当您比较多个模型，用最低的信息标准值的模式是最好的拟合模型。最佳拟合模型可以根据用于模型比较的标准有所不同。GÿdF4y2Ba

要以标量的形式获取任何标准值，请使用点符号索引到属性中。例如，获取AIC值GÿdF4y2Ba另类投资会议GÿdF4y2Ba在模型GÿdF4y2BaMDLGÿdF4y2Ba：GÿdF4y2Ba

AIC = mdl.ModelCriterion.AICGÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba结构GÿdF4y2Ba

`残差GÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba残差拟合模型GÿdF4y2Ba
表GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

残差拟合模型，指定为包含用于每个观察一列的表和在该表中所描述的列。GÿdF4y2Ba

柱GÿdF4y2Ba	描述GÿdF4y2Ba
`生的GÿdF4y2Ba`	观察减去拟合值GÿdF4y2Ba
`LinearPredictorGÿdF4y2Ba`	对线性预测残差规模，等于所述调整响应值减去预测值的拟合线性组合GÿdF4y2Ba
`皮尔逊GÿdF4y2Ba`	生残差由响应的估计的标准偏差除以GÿdF4y2Ba
`安斯库姆GÿdF4y2Ba`	与上变换的变换数据定义残差选择以去除偏斜GÿdF4y2Ba
`越轨GÿdF4y2Ba`	基于每个观测对偏差的贡献的残差GÿdF4y2Ba

行，因为缺失值的配合不使用（在GÿdF4y2BaObservationInfo.MissingGÿdF4y2Ba）包含GÿdF4y2Ba为NaNGÿdF4y2Ba值。GÿdF4y2Ba

为了获得任何这些列的作为载体，索引使用点符号的特性。例如，获得的普通生残差矢量GÿdF4y2Ba[RGÿdF4y2Ba在模型GÿdF4y2BaMDLGÿdF4y2Ba：GÿdF4y2Ba

R = mdl.Residuals.RawGÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba表GÿdF4y2Ba

`RsquaredGÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba对于模型R平方值GÿdF4y2Ba
结构体GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

为模型R平方值，指定为具有五个字段的结构：GÿdF4y2Ba

普通GÿdF4y2Ba- 普通（未调整）R平方GÿdF4y2Ba
调整GÿdF4y2Ba- R平方调整系数的数目GÿdF4y2Ba
LLRGÿdF4y2Ba- 对数似然比GÿdF4y2Ba
越轨GÿdF4y2Ba- 越轨GÿdF4y2Ba
AdjGeneralizedGÿdF4y2Ba- 调整广义R平方GÿdF4y2Ba

R-squared值是模型所解释的平方和占总平方和的比例。普通的r²值与GÿdF4y2Ba苏维埃社会主义共和国GÿdF4y2Ba和GÿdF4y2Ba风场GÿdF4y2Ba属性:GÿdF4y2Ba

Rsquared = SSR /风场GÿdF4y2Ba

为了获得这些值的任何作为标量，指数到使用点符号的特性。例如，获得该模型中的调整R平方值GÿdF4y2BaMDLGÿdF4y2Ba：GÿdF4y2Ba

R2 = mdl.Rsquared.AdjustedGÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba结构GÿdF4y2Ba

`上交所GÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba误差平方的总和GÿdF4y2Ba
数值GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

方误差（残差），指定为数值的总和。GÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba单GÿdF4y2Ba|GÿdF4y2Ba双GÿdF4y2Ba

`苏维埃社会主义共和国GÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba回归平方GÿdF4y2Ba
数值GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

回归平方和，指定为数字值。正方形的回归之和等于它们的平均值拟合值的偏差平方和的总和。GÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba单GÿdF4y2Ba|GÿdF4y2Ba双GÿdF4y2Ba

`风场GÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba总平方GÿdF4y2Ba
数值GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

总平方，指定为数值。平方的总和等于所述响应向量的平方偏差的和GÿdF4y2BaÿGÿdF4y2Ba来自GÿdF4y2Ba平均（Y）GÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba单GÿdF4y2Ba|GÿdF4y2Ba双GÿdF4y2Ba

配件信息GÿdF4y2Ba

`脚步GÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba逐步拟合信息GÿdF4y2Ba
结构体GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

逐步装配信息，指定为与在该表中所描述的字段的结构。GÿdF4y2Ba

领域GÿdF4y2Ba	描述GÿdF4y2Ba
`开始GÿdF4y2Ba`	公式代表的首发车型GÿdF4y2Ba
`降低GÿdF4y2Ba`	表示下界模型的公式。的条款GÿdF4y2Ba`降低GÿdF4y2Ba`必须保持在模型中。GÿdF4y2Ba
`上GÿdF4y2Ba`	式表示的上限模型。该模型不能包含更多的项GÿdF4y2Ba`上GÿdF4y2Ba`。GÿdF4y2Ba
`标准GÿdF4y2Ba`	准则用于逐步算法，如GÿdF4y2Ba`“上证所”GÿdF4y2Ba`
`P输入GÿdF4y2Ba`	门槛GÿdF4y2Ba`标准GÿdF4y2Ba`要加上一个期限GÿdF4y2Ba
`PRemoveGÿdF4y2Ba`	门槛GÿdF4y2Ba`标准GÿdF4y2Ba`删除项GÿdF4y2Ba
`历史GÿdF4y2Ba`	表示的步骤表中的配合取GÿdF4y2Ba

该GÿdF4y2Ba历史GÿdF4y2Ba表包含用于每个步骤中，包括最初的配合，并且在该表中所描述的列中的一行。GÿdF4y2Ba

柱GÿdF4y2Ba	描述GÿdF4y2Ba
`行动GÿdF4y2Ba`	步骤中采取的行动:GÿdF4y2Ba `'开始'GÿdF4y2Ba`- 第一步GÿdF4y2Ba `'加'GÿdF4y2Ba`- 一个项被添加GÿdF4y2Ba `'去掉'GÿdF4y2Ba`- 一个术语是除去GÿdF4y2Ba
`TermNameGÿdF4y2Ba`	如果GÿdF4y2Ba`行动GÿdF4y2Ba`是GÿdF4y2Ba`'开始'GÿdF4y2Ba`，GÿdF4y2Ba`TermNameGÿdF4y2Ba`指定起始模型规范。GÿdF4y2Ba 如果GÿdF4y2Ba`行动GÿdF4y2Ba`是GÿdF4y2Ba`'加'GÿdF4y2Ba`要么GÿdF4y2Ba`'去掉'GÿdF4y2Ba`，GÿdF4y2Ba`TermNameGÿdF4y2Ba`指定的术语添加或在步骤除去。GÿdF4y2Ba
`条款GÿdF4y2Ba`	在型号规格GÿdF4y2Ba矩阵条款GÿdF4y2Ba
`DFGÿdF4y2Ba`	步骤后回归自由度GÿdF4y2Ba
`delDFGÿdF4y2Ba`	变化在回归度来自前面步骤的自由度（负该删除术语步）GÿdF4y2Ba
`越轨GÿdF4y2Ba`	偏差在步骤（仅用于广义线性回归模型）（残差平方和）GÿdF4y2Ba
`FSTATGÿdF4y2Ba`	FGÿdF4y2Bat-统计，导致了一步GÿdF4y2Ba
`p值GÿdF4y2Ba`	pGÿdF4y2Ba价值的GÿdF4y2BaFGÿdF4y2Ba-统计GÿdF4y2Ba

除非您使用逐步回归拟合模型的结构是空的。GÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba结构GÿdF4y2Ba

输入数据GÿdF4y2Ba

`分配GÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba广义分布信息GÿdF4y2Ba
结构体GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

广义分布信息，指定为带有此表中描述的字段的结构。GÿdF4y2Ba

领域GÿdF4y2Ba	描述GÿdF4y2Ba
`名称GÿdF4y2Ba`	分布的名称：GÿdF4y2Ba`'正常'GÿdF4y2Ba`，GÿdF4y2Ba`“二”GÿdF4y2Ba`，GÿdF4y2Ba`“泊松GÿdF4y2Ba`，GÿdF4y2Ba`“伽马”GÿdF4y2Ba`，要么GÿdF4y2Ba`“逆高斯”GÿdF4y2Ba`
`DevianceFunctionGÿdF4y2Ba`	作为拟合参数值和响应值的函数计算偏差分量的函数GÿdF4y2Ba
`VarianceFunctionGÿdF4y2Ba`	函数，计算用于分配作为拟合的参数值的函数的理论方差。什么时候GÿdF4y2Ba`DispersionEstimatedGÿdF4y2Ba`是GÿdF4y2Ba`真正GÿdF4y2Ba`，GÿdF4y2Ba`分散GÿdF4y2Ba`乘以在系数的标准误差的计算的方差函数。GÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba结构GÿdF4y2Ba

`式GÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba型号信息GÿdF4y2Ba
`LinearFormulaGÿdF4y2Ba`目的GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

型号信息，指定为GÿdF4y2BaLinearFormulaGÿdF4y2Ba对象。GÿdF4y2Ba

显示拟合模型的公式GÿdF4y2BaMDLGÿdF4y2Ba使用点符号：GÿdF4y2Ba

mdl.FormulaGÿdF4y2Ba

`链接GÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba链接功能GÿdF4y2Ba
结构体GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

链路功能，指定为与在该表中所描述的字段的结构。GÿdF4y2Ba

领域GÿdF4y2Ba	描述GÿdF4y2Ba
`名称GÿdF4y2Ba`	链接功能，指定为特征向量的名称。如果您使用的功能句柄指定链接功能，那么，GÿdF4y2Ba`名称GÿdF4y2Ba`是GÿdF4y2Ba`“”GÿdF4y2Ba`。GÿdF4y2Ba
`LinkFunctionGÿdF4y2Ba`	函数GÿdF4y2BaFGÿdF4y2Ba定义链接函数，指定为函数句柄GÿdF4y2Ba
`DevianceFunctionGÿdF4y2Ba`	衍生的GÿdF4y2BaFGÿdF4y2Ba，指定为函数句柄GÿdF4y2Ba
`VarianceFunctionGÿdF4y2Ba`	逆GÿdF4y2BaFGÿdF4y2Ba，指定为函数句柄GÿdF4y2Ba

链接函数是一个函数GÿdF4y2BaFGÿdF4y2Ba该链路的分布参数GÿdF4y2BaμGÿdF4y2Ba拟合的线性组合GÿdF4y2BaXBGÿdF4y2Ba该预测的：GÿdF4y2Ba

FGÿdF4y2Ba（GÿdF4y2BaμGÿdF4y2Ba）=GÿdF4y2BaXBGÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba结构GÿdF4y2Ba

`NumObservationsGÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba观察数GÿdF4y2Ba
正整数GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

观测数拟合中使用的拟合函数，指定为一个正整数。GÿdF4y2BaNumObservationsGÿdF4y2Ba原始表、数据集或矩阵中提供的观察值的数量是否减去任何被排除的行(用GÿdF4y2Ba'排除'GÿdF4y2Ba名称 - 值对参数）或与缺失值的行。GÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba双GÿdF4y2Ba

`NumPredictorsGÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba预测变量数GÿdF4y2Ba
正整数GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

用来拟合模型预测变量，指定为正整数的数目。GÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba双GÿdF4y2Ba

`NumVariablesGÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba变量数GÿdF4y2Ba
正整数GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

的输入数据中，指定为正整数的变量数。GÿdF4y2BaNumVariablesGÿdF4y2Ba是在原来的表或数据集，或列在预测器矩阵和响应向量的总数的变量数。GÿdF4y2Ba

NumVariablesGÿdF4y2Ba还包括没有用于拟合模型作为预测或作为响应的任何变量。GÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba双GÿdF4y2Ba

`ObservationInfoGÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba观测信息GÿdF4y2Ba
表GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

观察的信息，指定为GÿdF4y2BañGÿdF4y2Ba-by-4表，其中GÿdF4y2BañGÿdF4y2Ba等于输入数据的行数。GÿdF4y2BaObservationInfoGÿdF4y2Ba包含在该表中所描述的列。GÿdF4y2Ba

柱GÿdF4y2Ba	描述GÿdF4y2Ba
`权重GÿdF4y2Ba`	观察权重，指定为数值。默认值是GÿdF4y2Ba`1GÿdF4y2Ba`。GÿdF4y2Ba
`排除GÿdF4y2Ba`	排除观测指示器，指定为逻辑值。这个值是GÿdF4y2Ba`真正GÿdF4y2Ba`如果您使用排除在合适的观察GÿdF4y2Ba`'排除'GÿdF4y2Ba`名称 - 值对的参数。GÿdF4y2Ba
`失踪GÿdF4y2Ba`	缺失观察值的指示器，指定为逻辑值。这个值是GÿdF4y2Ba`真正GÿdF4y2Ba`如果观察丢失。GÿdF4y2Ba
`子集GÿdF4y2Ba`	是否拟合函数的指示器使用的观察，指定为逻辑值。这个值是GÿdF4y2Ba`真正GÿdF4y2Ba`如果观察不排除或丢失，这意味着该拟合函数使用观察。GÿdF4y2Ba

为了获得任何这些列的作为载体，索引使用点符号的特性。例如，得到加权矢量GÿdF4y2Baw ^GÿdF4y2Ba模型GÿdF4y2BaMDLGÿdF4y2Ba：GÿdF4y2Ba

W = mdl.ObservationInfo.WeightsGÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba表GÿdF4y2Ba

`ObservationNamesGÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba观察名GÿdF4y2Ba
字符向量的单元阵列GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

观察名，指定为含有拟合中使用的观测的名称字符向量的单元阵列。GÿdF4y2Ba

如果契合度基于包含观察名称的表或数据集，GÿdF4y2BaObservationNamesGÿdF4y2Ba使用这些名字。GÿdF4y2Ba
除此以外，GÿdF4y2BaObservationNamesGÿdF4y2Ba是一个空单元阵列。GÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba细胞GÿdF4y2Ba

`抵消GÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Baoffset变量GÿdF4y2Ba
数值向量GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

偏移变量，指定为具有相同的长度的行中的数据的数量的数值向量。GÿdF4y2Ba抵消GÿdF4y2Ba从传递GÿdF4y2BafitglmGÿdF4y2Ba要么GÿdF4y2BastepwiseglmGÿdF4y2Ba在里面GÿdF4y2Ba“抵消”GÿdF4y2Ba名称 - 值对的参数。拟合函数的使用GÿdF4y2Ba抵消GÿdF4y2Ba与固定在系数值的附加预测变量GÿdF4y2Ba1GÿdF4y2Ba。换句话说，用于装配式是GÿdF4y2Ba

FGÿdF4y2Ba（GÿdF4y2BaμGÿdF4y2Ba）GÿdF4y2Ba〜胶印+（涉及实际的预测计算）GÿdF4y2Ba

哪里GÿdF4y2BaFGÿdF4y2Ba是的链接功能。该GÿdF4y2Ba抵消GÿdF4y2Ba预测器具有系数GÿdF4y2Ba1GÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba

例如，考虑泊松回归模型。假设是著名的理论依据计数的数量是成正比的预测GÿdF4y2Ba一个GÿdF4y2Ba。通过使用日志链接功能，并通过指定GÿdF4y2Ba日志（A）GÿdF4y2Ba作为补偿，你可以强制模型来满足这个理论的约束。GÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba双GÿdF4y2Ba

`PredictorNamesGÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba用于拟合模型的预测因子的名称GÿdF4y2Ba
字符向量的单元阵列GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

用于拟合模型预测的名称，指定为字符向量的单元阵列。GÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba细胞GÿdF4y2Ba

`ResponseNameGÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba响应变量名GÿdF4y2Ba
特征向量GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

响应变量名，指定为字符向量。GÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba烧焦GÿdF4y2Ba

`VariableInfoGÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba有关变量的信息GÿdF4y2Ba
表GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

有关变量的信息包含在GÿdF4y2Ba变量GÿdF4y2Ba，指定为一个表，每个变量有一行，该表中描述的列也有一行。GÿdF4y2Ba

柱GÿdF4y2Ba	描述GÿdF4y2Ba
`类GÿdF4y2Ba`	变量类，指定为字符向量的单元阵列，如GÿdF4y2Ba`'双'GÿdF4y2Ba`和GÿdF4y2Ba`“绝对”GÿdF4y2Ba`
`范围GÿdF4y2Ba`	可变范围，指定为矢量的单元阵列GÿdF4y2Ba 连续变量 - 两元件矢量GÿdF4y2Ba`[GÿdF4y2Ba分GÿdF4y2Ba，GÿdF4y2Ba最大GÿdF4y2Ba]GÿdF4y2Ba`的最小值和最大值GÿdF4y2Ba 分类变量 - 不同变量值的矢量GÿdF4y2Ba
`InModelGÿdF4y2Ba`	表示拟合模型中哪些变量的指示器，指定为逻辑向量。这个值是GÿdF4y2Ba`真正GÿdF4y2Ba`如果模型包括该变量。GÿdF4y2Ba
`IsCategoricalGÿdF4y2Ba`	分类变量，指定为逻辑向量的指示符。这个值是GÿdF4y2Ba`真正GÿdF4y2Ba`如果变量是分类。GÿdF4y2Ba

VariableInfoGÿdF4y2Ba还包括没有用于拟合模型作为预测或作为响应的任何变量。GÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba表GÿdF4y2Ba

`VariableNamesGÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba变量名称GÿdF4y2Ba
字符向量的单元阵列GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

变量的名称，指定为字符向量的单元格数组。GÿdF4y2Ba

如果fit基于表或数据集，则此属性提供表或数据集中变量的名称。GÿdF4y2Ba
如果拟合是基于预测矩阵和响应向量，GÿdF4y2BaVariableNamesGÿdF4y2Ba包含由指定的值GÿdF4y2Ba'VarNames'GÿdF4y2Ba拟合方法的名称 - 值对的参数。默认值GÿdF4y2Ba'VarNames'GÿdF4y2Ba是GÿdF4y2Ba{ 'X1'， 'X2'，......， 'XN'， 'Y'}GÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba

VariableNamesGÿdF4y2Ba还包括没有用于拟合模型作为预测或作为响应的任何变量。GÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba细胞GÿdF4y2Ba

`变量GÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba输入数据GÿdF4y2Ba
表GÿdF4y2Ba

此属性是只读的。GÿdF4y2Ba

输入数据，指定为表。GÿdF4y2Ba变量GÿdF4y2Ba包含预测值和响应值。如果fit基于表或数据集数组，GÿdF4y2Ba变量GÿdF4y2Ba包含从表或数据集阵列的所有数据。除此以外，GÿdF4y2Ba变量GÿdF4y2Ba是一个表从输入数据矩阵创建GÿdF4y2BaXGÿdF4y2Ba和响应向量GÿdF4y2BaÿGÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba

变量GÿdF4y2Ba还包括没有用于拟合模型作为预测或作为响应的任何变量。GÿdF4y2Ba

数据类型：GÿdF4y2Ba表GÿdF4y2Ba

对象函数GÿdF4y2Ba

展开全部GÿdF4y2Ba

创造GÿdF4y2Ba`CompactGeneralizedLinearModelGÿdF4y2Ba`

紧凑GÿdF4y2Ba 紧广义线性回归模型GÿdF4y2Ba

添加或广义线性模型删除条款GÿdF4y2Ba

`addTermsGÿdF4y2Ba`	添加条款，广义线性回归模型GÿdF4y2Ba
`removeTermsGÿdF4y2Ba`	除去从广义线性回归模型项GÿdF4y2Ba
`步GÿdF4y2Ba`	提高通过添加或移除术语广义线性回归模型GÿdF4y2Ba

预测响应GÿdF4y2Ba

`fevalGÿdF4y2Ba`	预测使用一个输入为每个预测广义线性回归模型的响应GÿdF4y2Ba
`预测GÿdF4y2Ba`	预计广义线性回归模型的响应GÿdF4y2Ba
`随机GÿdF4y2Ba`	与随机噪声模拟响应广义线性回归模型GÿdF4y2Ba

评估广义线性模型GÿdF4y2Ba

`coefCIGÿdF4y2Ba`	广义线性回归模型的系数估计值的置信区间GÿdF4y2Ba
`coefTestGÿdF4y2Ba`	线性假设广义线性回归模型系数试验GÿdF4y2Ba
`devianceTestGÿdF4y2Ba`	越轨行为的分析广义线性回归模型GÿdF4y2Ba

可视化广义线性模型和汇总统计GÿdF4y2Ba

`plotDiagnosticsGÿdF4y2Ba`	广义线性回归模型的小区观测诊断GÿdF4y2Ba
`plotPartialDependenceGÿdF4y2Ba`	创建局部依赖图（PDP）和个体条件期望（ICE）地块GÿdF4y2Ba
`plotResidualsGÿdF4y2Ba`	广义线性回归模型的残差地块GÿdF4y2Ba
`plotSliceGÿdF4y2Ba`	通过装有广义线性回归表面切片的情节GÿdF4y2Ba

例子GÿdF4y2Ba

全部收缩GÿdF4y2Ba

创建广义线性回归模型GÿdF4y2Ba

开立真实脚本GÿdF4y2Ba

适合吸烟的概率的逻辑回归模型的年龄，体重和性别的功能，采用了双向互动模式。GÿdF4y2Ba

加载GÿdF4y2Ba医院GÿdF4y2Ba数据集。GÿdF4y2Ba

加载GÿdF4y2Ba医院GÿdF4y2Ba

数据集阵列转换为表格。GÿdF4y2Ba

TBL = dataset2table（医院）;GÿdF4y2Ba

使用公式，其包括双向的相互作用和低阶项指定模型。GÿdF4y2Ba

modelspec =GÿdF4y2Ba“吸烟者〜年龄*重量*性别 - 年龄：重量：性别”GÿdF4y2Ba;GÿdF4y2Ba

创建广义线性模型。GÿdF4y2Ba

MDL = fitglm（TBL，modelspec，GÿdF4y2Ba'分配'GÿdF4y2Ba，GÿdF4y2Ba“二”GÿdF4y2Ba）GÿdF4y2Ba

mdl =广义线性回归模型:logit(吸烟者)~ 1 +性别*年龄+性别*体重+年龄*体重分布=二项估计系数:估计SE tStat pValue ___________ _____ ________ _________(拦截)Sex_Male 0.75938 -6.0492 19.749 -0.3063 -2.2859 12.424 -0.18399 0.85402年龄体重0.11691 0.50977 0.22934 0.81861 0.031109 0.15208 0.20455 0.83792 Sex_Male:年龄0.020734 0.20681 0.10025 0.92014 Sex_Male:体重0.01216 - 0.053168 0.22871 - 0.8191年龄:体重-0.00071959 - 0.0038964 -0.18468 - 0.85348 100观察,93错误自由度色散:1 x ^ 2-statistic与常数模型:5.07,p = 0.535GÿdF4y2Ba

大GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba-值表示模型在统计上可能与常数没有差异。GÿdF4y2Ba

创建广义线性回归模型采用逐步回归GÿdF4y2Ba

开立真实脚本GÿdF4y2Ba

创建使用三个20的预测变量的响应数据，并利用逐步回归从常数模型，以查看是否产生广义线性模型GÿdF4y2BastepwiseglmGÿdF4y2Ba找到正确的预测。GÿdF4y2Ba

产生具有20个预测变量的样本数据。使用三个预测的产生泊松响应变量。GÿdF4y2Ba

rngGÿdF4y2Ba默认的GÿdF4y2Ba％，持续重现GÿdF4y2BaX = randn（100,20）;亩= EXP（X（：[4; 0.2; 0.3]，[5 10 15]）* + 1）;Y = poissrnd（亩）;GÿdF4y2Ba

适合使用泊松分布广义线性回归模型。指定起始模型仅包含一个常数（截距）项的模型。此外，指定与每个预测器作为最大的模型截距和线性项的模型，通过使用考虑作为配合GÿdF4y2Ba'上'GÿdF4y2Ba名称 - 值对的参数。GÿdF4y2Ba

MDL = stepwiseglm（X，Y，GÿdF4y2Ba'不变'GÿdF4y2Ba，GÿdF4y2Ba'上'GÿdF4y2Ba，GÿdF4y2Ba“线性”GÿdF4y2Ba，GÿdF4y2Ba'分配'GÿdF4y2Ba，GÿdF4y2Ba“泊松GÿdF4y2Ba）GÿdF4y2Ba

1.添加X5，越轨= 134.439，Chi2Stat = 52.24814，p值= 4.891229e-13 2.添加X15，越轨= 106.285，Chi2Stat = 28.15393，p值= 1.1204e-07 3.添加X10，越轨= 95.0207，Chi2Stat = 11.2644，p值= 0.000790094GÿdF4y2Ba

MDL =广义线性回归模型：日志（y）的〜1 + X5 + X10 + X15分布=泊松估计系数：估计SE TSTAT p值________ ______ __________（截距）1.0115 0.064275 15.737 8.4217e-56 X5 0.39508 0.066665 5.9263 3.0977e-09×10 0.18863 0.05534 3.4085 0.0006532×15 0.29295 0.053269 5.4995 3.8089e-08 100观察，96个错误自由度分散体：1驰^ 2统计量与常数模型：91.7，p值= 9.61e-20GÿdF4y2Ba

stepwiseglmGÿdF4y2Ba发现3个正确的预测：GÿdF4y2BaX5GÿdF4y2Ba，GÿdF4y2BaX10GÿdF4y2Ba和GÿdF4y2BaX15GÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba

更多关于GÿdF4y2Ba

展开全部GÿdF4y2Ba

规范链接功能GÿdF4y2Ba

对于广义线性模型的默认链接功能是GÿdF4y2Ba规范链接功能GÿdF4y2Ba。当你适合用模型可以指定一个链接功能GÿdF4y2BafitglmGÿdF4y2Ba要么GÿdF4y2BastepwiseglmGÿdF4y2Ba通过使用GÿdF4y2Ba“链接”GÿdF4y2Ba名称 - 值对的参数。GÿdF4y2Ba

分配GÿdF4y2Ba	规范链接功能名称GÿdF4y2Ba	LINK功能GÿdF4y2Ba	平均（逆）功能GÿdF4y2Ba
`'正常'GÿdF4y2Ba`	`“身份”GÿdF4y2Ba`	FGÿdF4y2Ba（GÿdF4y2BaμGÿdF4y2Ba）=GÿdF4y2BaμGÿdF4y2Ba	μGÿdF4y2Ba=GÿdF4y2BaXBGÿdF4y2Ba
`“二”GÿdF4y2Ba`	`'Logit模型'GÿdF4y2Ba`	FGÿdF4y2Ba（GÿdF4y2BaμGÿdF4y2Ba）=日志（GÿdF4y2BaμGÿdF4y2Ba/ (1 -GÿdF4y2BaμGÿdF4y2Ba））GÿdF4y2Ba	μGÿdF4y2Ba= EXP（GÿdF4y2BaXBGÿdF4y2Ba) / (1 + exp(GÿdF4y2BaXBGÿdF4y2Ba））GÿdF4y2Ba
`“泊松GÿdF4y2Ba`	`“日志”GÿdF4y2Ba`	FGÿdF4y2Ba（GÿdF4y2BaμGÿdF4y2Ba）=日志（GÿdF4y2BaμGÿdF4y2Ba）GÿdF4y2Ba	μGÿdF4y2Ba= EXP（GÿdF4y2BaXBGÿdF4y2Ba）GÿdF4y2Ba
`“伽马”GÿdF4y2Ba`	`-1GÿdF4y2Ba`	FGÿdF4y2Ba（GÿdF4y2BaμGÿdF4y2Ba）= 1 /GÿdF4y2BaμGÿdF4y2Ba	μGÿdF4y2Ba= 1 /（GÿdF4y2BaXBGÿdF4y2Ba）GÿdF4y2Ba
`“逆高斯”GÿdF4y2Ba`	`-2GÿdF4y2Ba`	FGÿdF4y2Ba（GÿdF4y2BaμGÿdF4y2Ba）= 1 /GÿdF4y2BaμGÿdF4y2Ba^2GÿdF4y2Ba	μGÿdF4y2Ba=（GÿdF4y2BaXBGÿdF4y2Ba）GÿdF4y2Ba^{-1/2GÿdF4y2Ba}

库克的距离GÿdF4y2Ba

库克的距离GÿdF4y2BadGÿdF4y2Ba_{一世GÿdF4y2Ba}观察GÿdF4y2Ba一世GÿdF4y2Ba是GÿdF4y2Ba

${dGÿdF4y2Ba}_{一世GÿdF4y2Ba} =GÿdF4y2Ba {w ^GÿdF4y2Ba}_{一世GÿdF4y2Ba} \frac{{ËGÿdF4y2Ba}_{一世GÿdF4y2Ba}^{2GÿdF4y2Ba}}{pGÿdF4y2Ba \overset{^GÿdF4y2Ba}{φGÿdF4y2Ba}} \frac{{HGÿdF4y2Ba}_{一世GÿdF4y2Ba 一世GÿdF4y2Ba}}{{（GÿdF4y2Ba 1GÿdF4y2Ba -GÿdF4y2Ba {HGÿdF4y2Ba}_{一世GÿdF4y2Ba 一世GÿdF4y2Ba} ）GÿdF4y2Ba}^{2GÿdF4y2Ba}} ，GÿdF4y2Ba$

哪里GÿdF4y2Ba

$\overset{^GÿdF4y2Ba}{φGÿdF4y2Ba}$ 是分散参数（估计或理论值）。GÿdF4y2Ba
ËGÿdF4y2Ba_{一世GÿdF4y2Ba}是线性预测残差，GÿdF4y2Ba $GGÿdF4y2Ba （GÿdF4y2Ba {ÿGÿdF4y2Ba}_{一世GÿdF4y2Ba} ）GÿdF4y2Ba -GÿdF4y2Ba {XGÿdF4y2Ba}_{一世GÿdF4y2Ba} \overset{^GÿdF4y2Ba}{βGÿdF4y2Ba}$ ，其中GÿdF4y2Ba
- GGÿdF4y2Ba是的链接功能。GÿdF4y2Ba
- ÿGÿdF4y2Ba_{一世GÿdF4y2Ba}为观察到的响应。GÿdF4y2Ba
- XGÿdF4y2Ba_{一世GÿdF4y2Ba}是观察。GÿdF4y2Ba
- $\overset{^GÿdF4y2Ba}{βGÿdF4y2Ba}$ 是所估计的系数向量。GÿdF4y2Ba
pGÿdF4y2Ba在回归模型的系数数量。GÿdF4y2Ba
HGÿdF4y2Ba_{二GÿdF4y2Ba}是个GÿdF4y2Ba一世GÿdF4y2Ba的个对角元素GÿdF4y2Ba帽子矩阵GÿdF4y2BaHGÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba

利用GÿdF4y2Ba

杠杆的该回归预测的特定观察效应的量度，由于在输入端的空间观察的位置。GÿdF4y2Ba

观察杠杆GÿdF4y2Ba一世GÿdF4y2Ba价值是什么GÿdF4y2Ba一世GÿdF4y2Ba次对角线项GÿdF4y2BaHGÿdF4y2Ba_{二GÿdF4y2Ba}帽子矩阵GÿdF4y2BaHGÿdF4y2Ba。由于杠杆值的总和GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba（在回归模型中系数的数量），观察GÿdF4y2Ba一世GÿdF4y2Ba如果其杠杆实质上超过可以被认为是异常值GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba/GÿdF4y2BañGÿdF4y2Ba，其中GÿdF4y2BañGÿdF4y2Ba是观测值的数量。GÿdF4y2Ba

帽子矩阵GÿdF4y2Ba

该GÿdF4y2Ba帽子矩阵GÿdF4y2BaHGÿdF4y2Ba在数据矩阵的形式定义GÿdF4y2BaXGÿdF4y2Ba和对角权重矩阵GÿdF4y2Baw ^GÿdF4y2Ba：GÿdF4y2Ba

HGÿdF4y2Ba=GÿdF4y2BaXGÿdF4y2Ba（GÿdF4y2BaXGÿdF4y2Ba^ŤGÿdF4y2BaWXGÿdF4y2Ba）GÿdF4y2Ba^-1GÿdF4y2BaXGÿdF4y2Ba^ŤGÿdF4y2Baw ^GÿdF4y2Ba^ŤGÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba

w ^GÿdF4y2Ba有对角线元素GÿdF4y2Baw ^GÿdF4y2Ba_{一世GÿdF4y2Ba}：GÿdF4y2Ba

${w ^GÿdF4y2Ba}_{一世GÿdF4y2Ba} =GÿdF4y2Ba \frac{{GGÿdF4y2Ba}^{“GÿdF4y2Ba} （GÿdF4y2Ba {μGÿdF4y2Ba}_{一世GÿdF4y2Ba} ）GÿdF4y2Ba}{\sqrt{VGÿdF4y2Ba （GÿdF4y2Ba {μGÿdF4y2Ba}_{一世GÿdF4y2Ba} ）GÿdF4y2Ba}} ，GÿdF4y2Ba$

哪里GÿdF4y2Ba

GGÿdF4y2Ba是链接函数映射GÿdF4y2BaÿGÿdF4y2Ba_{一世GÿdF4y2Ba}至GÿdF4y2BaXGÿdF4y2Ba_{一世GÿdF4y2Ba}bGÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba
${GGÿdF4y2Ba}^{“GÿdF4y2Ba}$ 是链接函数的导数GÿdF4y2BaGGÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba
VGÿdF4y2Ba是方差函数。GÿdF4y2Ba
μGÿdF4y2Ba_{一世GÿdF4y2Ba}是个GÿdF4y2Ba一世GÿdF4y2Ba日均值。GÿdF4y2Ba

对角线元素GÿdF4y2BaHGÿdF4y2Ba_{二GÿdF4y2Ba}满足GÿdF4y2Ba

$\begin{array}{l} 0GÿdF4y2Ba \leqGÿdF4y2Ba {HGÿdF4y2Ba}_{一世GÿdF4y2Ba 一世GÿdF4y2Ba} \leqGÿdF4y2Ba 1GÿdF4y2Ba \\ {\sumGÿdF4y2Ba}_{一世GÿdF4y2Ba =GÿdF4y2Ba 1GÿdF4y2Ba}^{ñGÿdF4y2Ba} {HGÿdF4y2Ba}_{一世GÿdF4y2Ba 一世GÿdF4y2Ba} =GÿdF4y2Ba pGÿdF4y2Ba ，GÿdF4y2Ba \end{array}$

哪里GÿdF4y2BañGÿdF4y2Ba观察的次数(行数)为GÿdF4y2BaXGÿdF4y2Ba），和GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba在回归模型的系数数量。GÿdF4y2Ba

越轨GÿdF4y2Ba

偏差模型的GÿdF4y2Ba中号GÿdF4y2Ba_1GÿdF4y2Ba是模型的对数似然差的两倍吗GÿdF4y2Ba中号GÿdF4y2Ba_1GÿdF4y2Ba和饱和模型GÿdF4y2Ba中号GÿdF4y2Ba_{小号GÿdF4y2Ba}。饱和模型是，你可以进行参数估计的最大数量的模型。GÿdF4y2Ba

例如，如果你有GÿdF4y2BañGÿdF4y2Ba意见（GÿdF4y2BaÿGÿdF4y2Ba_{一世GÿdF4y2Ba}，GÿdF4y2Ba一世GÿdF4y2Ba= 1，2，...，GÿdF4y2BañGÿdF4y2Ba）具有用于潜在地不同的值GÿdF4y2BaXGÿdF4y2Ba_{一世GÿdF4y2Ba}^ŤGÿdF4y2Baβ，那么你可以定义与饱和模型GÿdF4y2BañGÿdF4y2Ba参数。让GÿdF4y2Ba大号GÿdF4y2Ba（GÿdF4y2BabGÿdF4y2Ba，GÿdF4y2BaÿGÿdF4y2Ba）表示似然函数的最大值与所述参数的模型GÿdF4y2BabGÿdF4y2Ba。然后是模型的偏差度GÿdF4y2Ba中号GÿdF4y2Ba_1GÿdF4y2Ba是GÿdF4y2Ba

$-GÿdF4y2Ba 2GÿdF4y2Ba （GÿdF4y2Ba 日志GÿdF4y2Ba 大号GÿdF4y2Ba （GÿdF4y2Ba {bGÿdF4y2Ba}_{1GÿdF4y2Ba} ，GÿdF4y2Ba ÿGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba -GÿdF4y2Ba 日志GÿdF4y2Ba 大号GÿdF4y2Ba （GÿdF4y2Ba {bGÿdF4y2Ba}_{小号GÿdF4y2Ba} ，GÿdF4y2Ba ÿGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba ，GÿdF4y2Ba$

哪里GÿdF4y2BabGÿdF4y2Ba_1GÿdF4y2Ba和GÿdF4y2BabGÿdF4y2Ba_{小号GÿdF4y2Ba}包含估计的参数模型GÿdF4y2Ba中号GÿdF4y2Ba_1GÿdF4y2Ba和饱和模型。偏差程度呈卡方分布GÿdF4y2BañGÿdF4y2Ba-GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba自由度，其中GÿdF4y2BañGÿdF4y2Ba是的参数在饱和模型的数目和GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba是参数模型中的数GÿdF4y2Ba中号GÿdF4y2Ba_1GÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba

假设你有两个不同的广义线性回归模型GÿdF4y2Ba中号GÿdF4y2Ba_1GÿdF4y2Ba和GÿdF4y2Ba中号GÿdF4y2Ba_2GÿdF4y2Ba和GÿdF4y2Ba中号GÿdF4y2Ba_1GÿdF4y2Ba有条款的一个子集GÿdF4y2Ba中号GÿdF4y2Ba_2GÿdF4y2Ba。您可以通过比较deviances评估模型的拟合GÿdF4y2BadGÿdF4y2Ba_1GÿdF4y2Ba和GÿdF4y2BadGÿdF4y2Ba_2GÿdF4y2Ba这两款车型。该deviances的差别GÿdF4y2Ba

$\begin{array}{l} dGÿdF4y2Ba =GÿdF4y2Ba {dGÿdF4y2Ba}_{2GÿdF4y2Ba} -GÿdF4y2Ba {dGÿdF4y2Ba}_{1GÿdF4y2Ba} =GÿdF4y2Ba -GÿdF4y2Ba 2GÿdF4y2Ba （GÿdF4y2Ba 日志GÿdF4y2Ba 大号GÿdF4y2Ba （GÿdF4y2Ba {bGÿdF4y2Ba}_{2GÿdF4y2Ba} ，GÿdF4y2Ba ÿGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba -GÿdF4y2Ba 日志GÿdF4y2Ba 大号GÿdF4y2Ba （GÿdF4y2Ba {bGÿdF4y2Ba}_{小号GÿdF4y2Ba} ，GÿdF4y2Ba ÿGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba +GÿdF4y2Ba 2GÿdF4y2Ba （GÿdF4y2Ba 日志GÿdF4y2Ba 大号GÿdF4y2Ba （GÿdF4y2Ba {bGÿdF4y2Ba}_{1GÿdF4y2Ba} ，GÿdF4y2Ba ÿGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba -GÿdF4y2Ba 日志GÿdF4y2Ba 大号GÿdF4y2Ba （GÿdF4y2Ba {bGÿdF4y2Ba}_{小号GÿdF4y2Ba} ，GÿdF4y2Ba ÿGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba \\ =GÿdF4y2Ba -GÿdF4y2Ba 2GÿdF4y2Ba （GÿdF4y2Ba 日志GÿdF4y2Ba 大号GÿdF4y2Ba （GÿdF4y2Ba {bGÿdF4y2Ba}_{2GÿdF4y2Ba} ，GÿdF4y2Ba ÿGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba -GÿdF4y2Ba 日志GÿdF4y2Ba 大号GÿdF4y2Ba （GÿdF4y2Ba {bGÿdF4y2Ba}_{1GÿdF4y2Ba} ，GÿdF4y2Ba ÿGÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba ）GÿdF4y2Ba 。GÿdF4y2Ba \end{array}$

渐近,GÿdF4y2BadGÿdF4y2Ba具有自由度的卡方分布GÿdF4y2BavGÿdF4y2Ba等于差在在估计的参数数量GÿdF4y2Ba中号GÿdF4y2Ba_1GÿdF4y2Ba和GÿdF4y2Ba中号GÿdF4y2Ba_2GÿdF4y2Ba。你可以得到GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba通过使用-VALUE此测试GÿdF4y2Ba1 - chi2cdf（d，v）的GÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba

通常情况下，你检查GÿdF4y2BadGÿdF4y2Ba使用模型GÿdF4y2Ba中号GÿdF4y2Ba_2GÿdF4y2Ba与常数项，没有预测。因此，GÿdF4y2BadGÿdF4y2Ba与卡方分布GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba- 1GÿdF4y2Ba自由程度。如果分散估计，差值除以估计色散具有GÿdF4y2BaFGÿdF4y2Ba与分配GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba- 1GÿdF4y2Ba分子的自由度GÿdF4y2BañGÿdF4y2Ba-GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba分母自由度。GÿdF4y2Ba

矩阵条款GÿdF4y2Ba

一个方面矩阵GÿdF4y2BaŤGÿdF4y2Ba是GÿdF4y2BaŤGÿdF4y2Ba-通过-（GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba+ 1）矩阵中一个模型，其中指定术语GÿdF4y2BaŤGÿdF4y2Ba是项数，GÿdF4y2BapGÿdF4y2Ba是预测变量的1个占响应变量的数量，并且。的价值GÿdF4y2BaT（I，J）GÿdF4y2Ba是可变的指数GÿdF4y2BaĴGÿdF4y2Ba在长期GÿdF4y2Ba一世GÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba

例如，假设一个输入包含三个预测变量GÿdF4y2Ba一个GÿdF4y2Ba，GÿdF4y2Ba乙GÿdF4y2Ba和GÿdF4y2BaCGÿdF4y2Ba和响应变量GÿdF4y2BaÿGÿdF4y2Ba按顺序GÿdF4y2Ba一个GÿdF4y2Ba，GÿdF4y2Ba乙GÿdF4y2Ba，GÿdF4y2BaCGÿdF4y2Ba和GÿdF4y2BaÿGÿdF4y2Ba。每行GÿdF4y2BaŤGÿdF4y2Ba代表一个词：GÿdF4y2Ba

[0 0 0 0]GÿdF4y2Ba- 常量术语或截距GÿdF4y2Ba
[0 1 0 0]GÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba乙GÿdF4y2Ba;等价地，GÿdF4y2Ba甲^ 0 * B ^ 1 * C ^ 0GÿdF4y2Ba
[1 0 1 0]GÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba* CGÿdF4y2Ba
[2 0 0 0]GÿdF4y2Ba-GÿdF4y2BaA ^ 2GÿdF4y2Ba
[0 1 2 0]GÿdF4y2Ba-GÿdF4y2BaB *（C ^ 2）GÿdF4y2Ba

该GÿdF4y2Ba0GÿdF4y2Ba在每一项的末尾表示响应变量。一般情况下，项矩阵中0的列向量表示响应变量的位置。如果在矩阵和列向量中有预测变量和响应变量，则必须包括GÿdF4y2Ba0GÿdF4y2Ba在每行的最后一列的响应变量。GÿdF4y2Ba

扩展功能GÿdF4y2Ba

C / C ++代码生成GÿdF4y2Ba
生成使用MATLAB®编码器™C和C ++代码。GÿdF4y2Ba

使用注意事项和限制：GÿdF4y2Ba

该GÿdF4y2Ba预测GÿdF4y2Ba和GÿdF4y2Ba随机GÿdF4y2Ba函数支持代码生成。万博1manbetxGÿdF4y2Ba
当您使用拟合模型GÿdF4y2BafitglmGÿdF4y2Ba要么GÿdF4y2BastepwiseglmGÿdF4y2Ba，适用以下限制。GÿdF4y2Ba
- 代码生成不支持分类预测。万博1manbetx你不能在包含一个逻辑向量，字符数组，数组分类，字符串数组，或字符向量的单元阵列的表提供训练数据。此外，您不能使用GÿdF4y2Ba'CategoricalVars'GÿdF4y2Ba名称 - 值对的参数。GÿdF4y2Ba要在模型分类预测，预处理使用分类预测GÿdF4y2BadummyvarGÿdF4y2Ba前拟合模型。GÿdF4y2Ba
- 该GÿdF4y2Ba链接GÿdF4y2Ba，GÿdF4y2Ba衍生物GÿdF4y2Ba和GÿdF4y2Ba逆GÿdF4y2Ba领域GÿdF4y2Ba“链接”GÿdF4y2Ba名称 - 值对参数不能匿名函数。也就是说，你不能使用通过使用匿名函数的链接创建了一个广义线性模型生成代码。相反，定义链接组件的功能。GÿdF4y2Ba

欲了解更多信息，请参阅GÿdF4y2Ba介绍代码生成GÿdF4y2Ba。GÿdF4y2Ba

也可以看看GÿdF4y2Ba

CompactGeneralizedLinearModelGÿdF4y2Ba|GÿdF4y2Ba线性模型GÿdF4y2Ba|GÿdF4y2BaNonLinearModelGÿdF4y2Ba|GÿdF4y2BafitglmGÿdF4y2Ba|GÿdF4y2BastepwiseglmGÿdF4y2Ba

GeneralizedLinearModelGÿdF4y2Ba

描述GÿdF4y2Ba

创建GÿdF4y2Ba

属性GÿdF4y2Ba

系数估计GÿdF4y2Ba

CoefficientCovarianceGÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba系数估计的协方差矩阵GÿdF4y2Ba数字矩阵GÿdF4y2Ba

CoefficientNamesGÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba系数的名字GÿdF4y2Ba字符向量的单元阵列GÿdF4y2Ba

系数GÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba系数值GÿdF4y2Ba表GÿdF4y2Ba

NumCoefficientsGÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba模型系数的数GÿdF4y2Ba正整数GÿdF4y2Ba

NumEstimatedCoefficientsGÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba估计系数的数GÿdF4y2Ba正整数GÿdF4y2Ba

汇总统计GÿdF4y2Ba

越轨GÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba适合的越轨GÿdF4y2Ba数值GÿdF4y2Ba

DFEGÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba自由度错误GÿdF4y2Ba正整数GÿdF4y2Ba

诊断GÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba观察诊断GÿdF4y2Ba表GÿdF4y2Ba

分散GÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba响应的方差的标度因子GÿdF4y2Ba数字标GÿdF4y2Ba

DispersionEstimatedGÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba标志以表明使用的分散比例因子GÿdF4y2Ba逻辑值GÿdF4y2Ba

合身GÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba根据输入数据拟合响应值GÿdF4y2Ba表GÿdF4y2Ba

数似然GÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba数似然GÿdF4y2Ba数值GÿdF4y2Ba

ModelCriterionGÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba准则模型比较GÿdF4y2Ba结构体GÿdF4y2Ba

残差GÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba残差拟合模型GÿdF4y2Ba表GÿdF4y2Ba

RsquaredGÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba对于模型R平方值GÿdF4y2Ba结构体GÿdF4y2Ba

上交所GÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba误差平方的总和GÿdF4y2Ba数值GÿdF4y2Ba

苏维埃社会主义共和国GÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba回归平方GÿdF4y2Ba数值GÿdF4y2Ba

风场GÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba总平方GÿdF4y2Ba数值GÿdF4y2Ba

配件信息GÿdF4y2Ba

脚步GÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba逐步拟合信息GÿdF4y2Ba结构体GÿdF4y2Ba

输入数据GÿdF4y2Ba

分配GÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba广义分布信息GÿdF4y2Ba结构体GÿdF4y2Ba

式GÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba型号信息GÿdF4y2BaLinearFormulaGÿdF4y2Ba目的GÿdF4y2Ba

链接GÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba链接功能GÿdF4y2Ba结构体GÿdF4y2Ba

NumObservationsGÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba观察数GÿdF4y2Ba正整数GÿdF4y2Ba

NumPredictorsGÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba预测变量数GÿdF4y2Ba正整数GÿdF4y2Ba

NumVariablesGÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba变量数GÿdF4y2Ba正整数GÿdF4y2Ba

ObservationInfoGÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba观测信息GÿdF4y2Ba表GÿdF4y2Ba

ObservationNamesGÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba观察名GÿdF4y2Ba字符向量的单元阵列GÿdF4y2Ba

抵消GÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Baoffset变量GÿdF4y2Ba数值向量GÿdF4y2Ba

PredictorNamesGÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba用于拟合模型的预测因子的名称GÿdF4y2Ba字符向量的单元阵列GÿdF4y2Ba

ResponseNameGÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba响应变量名GÿdF4y2Ba特征向量GÿdF4y2Ba

VariableInfoGÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba有关变量的信息GÿdF4y2Ba表GÿdF4y2Ba

VariableNamesGÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba变量名称GÿdF4y2Ba字符向量的单元阵列GÿdF4y2Ba

变量GÿdF4y2Ba-GÿdF4y2Ba输入数据GÿdF4y2Ba表GÿdF4y2Ba

对象函数GÿdF4y2Ba

创造GÿdF4y2BaCompactGeneralizedLinearModelGÿdF4y2Ba

添加或广义线性模型删除条款GÿdF4y2Ba

预测响应GÿdF4y2Ba

评估广义线性模型GÿdF4y2Ba

可视化广义线性模型和汇总统计GÿdF4y2Ba

例子GÿdF4y2Ba

创建广义线性回归模型GÿdF4y2Ba

创建广义线性回归模型采用逐步回归GÿdF4y2Ba

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数字矩阵GÿdF4y2Ba

`CoefficientNamesGÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba系数的名字GÿdF4y2Ba
字符向量的单元阵列GÿdF4y2Ba

`系数GÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba系数值GÿdF4y2Ba
表GÿdF4y2Ba

`NumCoefficientsGÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba模型系数的数GÿdF4y2Ba
正整数GÿdF4y2Ba

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正整数GÿdF4y2Ba

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数值GÿdF4y2Ba

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正整数GÿdF4y2Ba

`诊断GÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba观察诊断GÿdF4y2Ba
表GÿdF4y2Ba

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数字标GÿdF4y2Ba

`DispersionEstimatedGÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba标志以表明使用的分散比例因子GÿdF4y2Ba
逻辑值GÿdF4y2Ba

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数值GÿdF4y2Ba

`ModelCriterionGÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba准则模型比较GÿdF4y2Ba
结构体GÿdF4y2Ba

`残差GÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba残差拟合模型GÿdF4y2Ba
表GÿdF4y2Ba

`RsquaredGÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba对于模型R平方值GÿdF4y2Ba
结构体GÿdF4y2Ba

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数值GÿdF4y2Ba

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数值GÿdF4y2Ba

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结构体GÿdF4y2Ba

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结构体GÿdF4y2Ba

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正整数GÿdF4y2Ba

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表GÿdF4y2Ba

`ObservationNamesGÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba观察名GÿdF4y2Ba
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数值向量GÿdF4y2Ba

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表GÿdF4y2Ba

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字符向量的单元阵列GÿdF4y2Ba

`变量GÿdF4y2Ba`-GÿdF4y2Ba输入数据GÿdF4y2Ba
表GÿdF4y2Ba

创造GÿdF4y2Ba`CompactGeneralizedLinearModelGÿdF4y2Ba`

C / C ++代码生成GÿdF4y2Ba
生成使用MATLAB®编码器™C和C ++代码。GÿdF4y2Ba