GLM_MEAN - Ajustado MLG

calcula el valor de respuesta esperada (Es decir, media); dado el modelo GLM y los valores de las variables explicatorias.

Sintaxis

GLM_MEAN(X, Betas, Phi, Lvk)
X
es la matriz de datos de variables independientes,cada columna representa una variable.
Betas
son los coeficientes de las variables explicatorias (una matriz unidimensional de celdas (Ej. filas o columnas)).
Phi
es el parámetro de dispersión GLM. Phi - es unicamente significativo para (1/lote o tamaño de ensayo) Binomial o para la varianza Gaussiana.
Distribución PHI
Gaussian Varianza
Poisson 1.0
Binomial Recíproco del lote/tamaño 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

  1. El modelo subyacente se describe aquí.
  2. GLM_ MEAN devuelve un array/matriz de de igual tamaño al número de filas en la respuesta de entrada (Y) o variables explicatorias (X).
  3. El número de filas en respuesta a la variable (Y) debe ser igual al número de filas de las variables explicatoras (X).
  4. Las betas de entrada son opcionales, pero si el usuario provee una, el número de betas debe ser igual al número de variables explicatorias(Es decir, X) más uno (el intercepto).
  5. Para GLM con distribución Venenosa,
    • 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.
  6. Para GLM con distribución de Poisson,
    • 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).
  7. Para la distribución GLM con distribución Gausssiana,el valor del factor de dispersión (Phi) debe ser positivo.

Ejemplos de archivos

Enlaces Relacionados

Referencias

Comentarios

El artículo está cerrado para comentarios.

¿Fue útil este artículo?
Usuarios a los que les pareció útil: 0 de 0