GLM_GUESS - Valores Iniciales de los parámtros del modelo MLG

Y la respuesta o matriz de datos variables dependiente (una matriz una unidimensional de celdas (Ej, filas o columnas)).

X es la matriz de datos de variables independientes,cada columna representa una variable.

Phi es el parámetro de dispersión GLM. Phi - es unicamente significativo para (1/lote o tamaño de ensayo) Binomial o para la varianza Gaussiana.

Lvk es la función link que describe como la media depende del predictor lineal (1=Identidad (defecto), 2=Log, 3=Logit, 4=Probit, 5=Log-Log).

1. El modelo subyacente se describe aquí.
2. GLM_GUESS devuelve un array/matriz de un tamaño igual al número de betas más un (Phi).
3. El número de filas en respuesta a la variable (Y) debe ser igual al número de filas de las variables explicatoras (X).
4. Para MLG con distribución de Poisson,
   • Los valores de la variable de respuesta deben ser números enteros no-negativos.
   • El valor del factor de dispersión (Phi) debe ser ya sea faltante o igual a uno.
5. Para MLG con distribución Binomial,
   • Los valores de la variable de respuesta deben ser fracciones no negativas entre cero y uno, incluido este.
   • El valor del factor de dispersión (Phi) debe ser una fracción positiva (mayor que cero y menor que uno).
6. Para la distribución MLG con distribución Gausssiana,el valor del factor de dispersión (Phi) debe ser positivo.

Ejemplos de archivos

Enlaces Relacionados

• Wikipedia - Modelo lineal generalizado

Referencias

• Hamilton, J .D.; Time Series Analysis , Princeton University Press (1994), ISBN 0-691-04289-6
• Tsay, Ruey S.; Analysis of Financial Time Series John Wiley & SONS. (2005), ISBN 0-471-690740