Обобщённая линейная модель

(Различия между версиями)

Текущая версия

Обобщённые линейные модели (Generalized Linear Model, GLM), называемые также обобщёнными аддитивными моделями (Generalized Additive Model, GAM), можно рассматривать как дальнейшее обобщение криволинейной регрессии $y=g^{-1}\left(\sum\nolimits_{i=1}^n a_i g_i(\mathbf{x})\right)$ , где $g(y)$ называется функцией связи (link function). Обычно в GLM дополнительно предполагается, что зависимая переменная подчиняется экспонентному распределению.
Логистическая регрессия — частный случай обобщённой линейной модели, если взять логит-функцию связи $g(y)=\ln\left(\frac{p}{1-p}\right)$ , где $p$ — зависимая переменная, имеющая смысл вероятности. Логистическая регрессия применяется для решения задач классификации и позволяет оценивать вероятности принадлежности объекта каждому из классов.

Это незавершённая статья. Вы поможете проекту, исправив и дополнив её.

Youngjo Lee, John A. Nelder, Yudi Pawitan Generalized Linear Models with Random Effects: Unified Analysis Via H-likelihood. Published by CRC Press, 2006. 396 pages. ISBN 1584886315

@@ Строка 3: / Строка 3: @@
 {{stub}}
+== Литература ==
+* Youngjo Lee, John A. Nelder, Yudi Pawitan Generalized Linear Models with Random Effects: Unified Analysis Via H-likelihood. Published by CRC Press, 2006. 396 pages. ISBN 1584886315
 == Внешние ссылки ==