Devuelve una matriz de celdas para the packed form de un modelo dado MLG.
Sintaxis
GLM (Betas, Phi, Lvk)
- Betas
- son los coeficientes del modelo GLM (una matriz unidimensional de celdas (Ej. filas o columnas)).
- Phi
- es el parámetro de dispersión GLM. Este argumento es solo requerido pala la distribución binomial (phi=1/tamano del lote) y para la distribución Guassiana (phi=sigma).
- 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.
- Los Modelos Lineales Generalizados fueron formulados por John Nelder y Robert Wedderburn como una forma de unificar varios modelos estadísticos, incluyendo regresión lineal, regresión logística y regresión de Poisson, bajo un solo marco de referencia.
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.
Comentarios
El artículo está cerrado para comentarios.