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monitor2885至尊木蟲 (職業(yè)作家)
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[求助]
求廣義線性模型GLM的函數(shù)表達(dá)式 已有1人參與
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y=b0+b1*x1+b2*x2+b3*sin(x3) y=[7.1;4.1;5.2;6.3]; x1=[1;2;3;4]; x2=[100;205;306;150]; x3=[8;10;12;5]; link 函數(shù)是 normal，求 glmfit 的表達(dá)式，求 b0, b1, b2, b3，謝謝。 |
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【答案】應(yīng)助回帖
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我不太明白就是link函數(shù)是normal是什么意思，我用matlab非線性擬合幫你求出參數(shù) 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) 最后求得b的數(shù)組 |
4樓2015-10-29 09:55:11
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monitor2885: 金幣+10, ★★★很有幫助 2015-10-29 10:42:13
monitor2885: 金幣+10, ★★★很有幫助 2015-10-29 10:42:13
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實際上b = glmfit([x1 x2 sin(x3)],y)也就可以出結(jié)果了，我猜想廣義線性模型中的Y=b0+b1*x1+b2*x2+b3*x3，其中用sin(x3)來代替x3這才適用模型，所以你最開始b = glmfit([x1 x2 x3],y,'normal','link','normal')這樣直接用x3就有問題，不符合模型假設(shè) b = glmfit([x1 x2 sin(x3)],y,'normal','link','identity')這個格式也是可以的 函數(shù)格式為b = 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. 從matlab函數(shù)解釋中看出，param參數(shù)是來優(yōu)化distr分布的，你要注意寫全了，要么就都缺省讓函數(shù)內(nèi)在保持一致，用b = glmfit([x1 x2 sin(x3)],y)，要么就都寫全了，用b = glmfit([x1 x2 sin(x3)],y,'normal','link','identity') |
6樓2015-10-29 10:27:09
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你看stats，哪個是significance? stats is a structure with the following fields: beta — Coefficient estimates b dfe — Degrees of freedom for error s — Theoretical or estimated dispersion parameter sfit — Estimated dispersion parameter se — Vector of standard errors of the coefficient estimates b coeffcorr — Correlation matrix for b covb — Estimated covariance matrix for B t — t statistics for b p — p-values for b resid — Vector of residuals residp — Vector of Pearson residuals residd — Vector of deviance residuals resida — Vector of Anscombe residuals |
8樓2015-10-29 10:44:36
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10樓2015-10-29 11:01:46
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