Devuelve un array o matriz de celdas para los errores/desviación estándar estimados de los parámetros del modelo.
Sintaxis
GLM_ERRORS(X, Betas, Phi, Lvk)
X es la matriz de datos de variables independientes,cada columna representa una variable.
Betas son los coeficientes de la variable explicatoria (una matriz unidimensional de celdas (Ej. filas o columnas)).
Phi Phi es el parámetro de dispersión GLM. Phi es unicamente signifivativo para Binomial (tamaño de lote 1 o tamaño de ensayo) y para varianza Gaussiana.
| Distribución | PHI |
|---|---|
| Gaussian | Varianza |
| Poisson | 1.0 |
| Binomial | Recíproco del lote/tamano de ensayo) |
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).
| Link | Descripción |
|---|---|
| 1 | Identidad (residuales ~ Distribución Normal) |
| 2 | Log (residuales ~ Distribución Poisson) |
| 3 | Logit (residuales ~ Distribución Binomial) |
| 4 | Probit(residuales ~ Distribución Binomial) |
| 5 | Log-Log Complementario (residuales ~ Distribución Binomial) |
Observaciones
- El modelo subyacente se describe aquí.
- El número de betas debe ser igual al número de variables explicatorias(Es decir, X)más uno (el intercepto).
- Para GLM con distribución de Poisson, el valor del factor de dispersión (Phi) debe ser ya sea faltante o igual a uno.
- Para GLM con distribución Binomial, el valor del factor de dispersión (Phi) debe ser una fracción positiva (mayores que cero y menor que uno)
- Para la distribución GLM con distribución Gausssiana, el factor de dispersión (Phi) debe ser positivo.
Ejemplos de archivos
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
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