MATLABs glmfit vs. fitglm

Question

Ich versuche eine logistische Regression durchzuführen, um die Klassifizierung mit MATLAB durchzuführen. Es scheint zwei verschiedene Methoden in der MATLAB-Statistik-Toolbox zu geben, um ein verallgemeinertes lineares Modell "glmfit" und "fitglm" zu erstellen. Ich kann nicht herausfinden, was der Unterschied zwischen den beiden ist. Ist der eine dem anderen vorzuziehen?

Hier sind die Links für die Funktionsbeschreibungen.

http://uk.mathworks.com/help/stats/glmfit.html http://uk.mathworks.com/help/stats/fitglm.html

Answer 1

Der Unterschied ist, was die Funktionen ausgegeben. glmfit nur Ausgaben ein Vektor der Regressionskoeffizienten (und einige andere Sachen, wenn Sie danach fragen). fitglm gibt eine Regression Objekt aus, die alle Arten von Informationen und Funktionen enthält (siehe die Dokumentation unter GeneralizedLinearModel class). Ich nehme an, die fitglm soll glmfit ersetzen.

Answer 2

Zusätzlich zu Dans Antwort möchte ich Folgendes hinzufügen. Die Funktion fitglm akzeptiert, wie neuere Funktionen aus der Statistik-Toolbox, flexiblere Eingaben als glmfit. Sie können z. B. eine Tabelle als Datenquelle verwenden, eine Formel der Form Y ~ X1 + X2 + ... angeben und kategoriale Variablen verwenden.

Als Randnotiz verwendet die Funktion lassoglm (abhängig von) glmfit.