GLM_ERRORS - Errores de los Parámetros del MLG

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

1. El modelo subyacente se describe aquí.
2. El número de betas debe ser igual al número de variables explicatorias (Es decir, X) más uno (el intercepto).
3. Para GLM con distribución de Poisson, el valor del factor de dispersión (Phi) debe ser ya sea faltante o igual a uno.
4. Para GLM con distribución Binomial, el valor del factor de dispersión (Phi) debe ser una fracción positiva (mayores que cero y menor que uno)
5. Para la distribución GLM con distribución Gausssiana, el 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.