GLM - Definición del Modelo MLG

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 (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. 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

Referencias

¿Tiene más preguntas? Enviar una solicitud

0 Comentarios