MATLAB's glmfit vs fitglm

Question

Sto cercando di eseguire la regressione logistica per fare la classificazione utilizzando MATLAB. Sembra che ci siano due metodi diversi nella cassetta degli attrezzi delle statistiche di MATLAB per costruire un modello lineare generalizzato 'glmfit' e 'fitglm'. Non riesco a capire quale sia la differenza tra i due. Uno è preferibile rispetto all'altro?

Ecco i collegamenti per le descrizioni delle funzioni.

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

Answer 1

La differenza è ciò che l'output funzioni. glmfit emette solo un vettore dei coefficienti di regressione (e alcune altre cose se lo chiedi). fitglm restituisce una regressione oggetto che racchiude tutti i tipi di informazioni e funzionalità all'interno (vedere i documenti su GeneralizedLinearModel class). Suppongo che lo fitglm sostituisca glmfit.

Answer 2

In aggiunta alla risposta di Dan, vorrei aggiungere quanto segue.

La funzione fitglm, come le nuove funzioni degli strumenti di statistica, accetta input più flessibili di glmfit. Ad esempio, è possibile utilizzare una tabella come origine dati, specificare una formula del modulo Y ~ X1 + X2 + ... e utilizzare variabili categoriali.

Come nota a margine, la funzione lassoglm utilizza (dipende da) glmfit.