Обобщени линейни модели

Generalized linear: Обобщените линейни модели (GLM) са семейство регресионни модели, които позволяват ненормални разпределения на зависимата променлива, като например двоични данни или данни за броене. GLM използват функции за връзка, за да трансформират зависимата променлива в линеен модел, който след това се напасва с помощта на оценка на максималната вероятност.

Обобщеният линеен модел разширява общия линеен модел, така че зависимата променлива да е линейно свързана с факторите и ковариатите чрез определена връзка функция. Освен това моделът позволява зависимата променлива да има ненормално разпределение. Той обхваща широко използвани статистически модели, като линейна регресия за нормално разпределени отговори, логистични модели за двоични данни, логаритмични модели за преброяване на данни, допълващи логаритмични модели за цензурирани през интервали данни за оцеляване, плюс много други статистически модели чрез неговия много общ модел формулировка.

Обобщените линейни модели работят чрез изграждане на уравнение, което свързва стойностите на входното поле със стойностите на изходното поле. След като моделът бъде генериран, може да се използва за оценка на стойности за нови данни. За всеки запис се изчислява вероятност за членство за всяка възможна изходна категория. Целевата категория с най-висока вероятност се

присвоява като прогнозирана изходна стойност за този запис.

References:

https://ncpha.government.bg/uploads/konkursi%20i%20proceduri/Avtoreferat_E.Manasiev.pdf