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MATLAB用拟合出的代码绘图使用Logistic回归评估极端变暖与气候模式之间的相互作用 Logistic回归（LR）可​​用作检查二进制变量及其潜在协变量之间关系的实用方法。 这是一个有关如何使用MATLAB使用LR评估极端变暖和气候模式之间的相互作用的教程。 资料说明 本教程使用了三个主要数据。 1）根据HadISST数据在1950年至2018年期间的海面温度异常（Titchner and Rayner，2014）。 2）1950年至2018年的极端暖化二元指数，其中1表示相应网格中存在极端暖化，否则为0。 3）气候模式指数，包括MEI，AMO，PDO，NPGO和SAM。 型号说明 此处使用的LR的控制方程为： 其中p是极端变暖存在的概率，是SST相对于先前时间步长的变化，MEI，AMO，PDO，NPGO和SAM是相应的气候模式指标。 该等式可以转换为： 当协变量（， MEI ， AMO ， PDO和NPGO ）增加1个单位时，相对于无极端变暖（）的极端变暖概率将增加到。 分步代码 首先，我们需要加载相应的数据。 首先，我们加载SST异常。 由于github不允许太大的数据集，因

此参数提取代码以最小二乘法将已知模型拟合到给定的测量数据。 它适用于任意数量的变量和参数。 所使用的数值微分方法是具有简单线搜索的简单拟牛顿法。 这种方法适用于简单的问题，但随着问题变得更大和嘈杂，对初始点非常敏感。 用户可以根据自己的需要编写微分计算函数进行修改。

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