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
- es el parámetro de dispersión GLM. Phi es unicamente signifivativo para Binomial (tamaño de lote 1 o tamaño de ensayo) y para varianza Gaussiana.
Valor 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 (por defecto), 2 = Log, 3 = Logit, 4 = Probit, 5 = Log-Log).
Valor Lvk 1 Identidad (Residuales ~ Distribución Normal) (por defecto). 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
Enlaces Relacionados
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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