内容概要：本文档详细介绍了如何使用MATLAB实现广义线性模型（GLM）进行数据回归预测。广义线性模型作为一种灵活的统计建模技术，能够处理非线性关系和不同分布的数据，适用于经济学、生物学、医学等多个领域。文档涵盖了项目背景、目标与意义、数据预处理、模型实现、调优与验证、可视化分析、实际应用及挑战解决方案等内容。通过MATLAB的工具箱和函数，如fitglm、crossval等，实现对不同类型数据的回归预测，并通过示例代码展示了模型的选择、训练、评估和可视化过程。; 适合人群：具备一定统计学和编程基础，对数据分析、机器学习感兴趣的研究人员、数据科学家及工程师。; 使用场景及目标：①用于非线性关系和非正态分布数据的回归预测；②适用于医疗、金融、市场营销、政府与社会、环境与气象等多个领域的实际问题；③通过模型调优和验证，提高预测的准确性和模型的泛化能力；④通过可视化分析，帮助决策者直观理解预测结果。; 其他说明：广义线性模型不仅在理论上具有重要意义，而且在实际应用中表现出强大的预测能力和适应性。文档强调了模型的灵活性、高效的算法实现、强大的可视化功能以及多领域的应用价值。读者可以通过实际案例和示例代码深入理解GLM的实现过程，并在实践中不断优化模型，以应对各种复杂的数据分析任务。

讨论一类散度偏大的分布负二项分布的相关性质,以服从负二项分布的索赔次数为响应变量,引入风 险分级变量和对数联结函数,建立广义线性模型。采用极大似然估计法进行参数估计,并用 Wald检验法进行 检验。最后,利用 SAS软件包对一组保险索赔数据进行实证分析。

广义线性模型经典教材，含有模型原理介绍和相关推导。

这一讲主要介绍 Logistic regression的推导和广义线性模型，以及从广义线性模型推导出其他的很多概率分布。

三、分层广义线性模型（HGLM）

本资源是用来构建广义线性回归模型的SAS程序

广义线性模型与汽车保险费率

金融人做的，比计算机人做的更有可读性，要参加比赛可以参考

20170622-华泰证券-华泰人工智能系列之二：人工智能选股之广义线性模型.pdf

陈希孺院士的经典书籍。 《广义线性模型的拟似然法(陈希孺文集)》是一本广义线性模型理论的入门用书，内容除了广义线性模型的建模方法外，主要是关于广义线性模型的几种基本统计推断形式（极大似然估计、假设检验和拟似然估计）的大样本理论，最后一章讲述了广义线性模型的模型选择和诊断。 引言 1 第1章 建模问题 5 1.1 一维广义线性回归 6 1.2 多维广义线性回归 18 第2章 广义线性回归极大似然估计的大样本理论 43 2.1 向量函数导数 44 2.2 自然联系 49 2.3 非自然联系 75 2.4 拟似然估计 100 第3章 GLM参数的假设检验 131 3.1 Wald检验 132 3.2 约束检验 135 3.3 似然比检验 139 第4章 模型的选择与诊断 143 4.1 p值或拟合优度 144 4.2 模型选择 152 4.3 诊断问题