Podtřída | Regresní model ( d ) |
---|---|
Vynálezci | John Nelder Robert Wedderburn ( v ) |
Ve statistice je zobecněný lineární model ( MLG ) často známý anglickými iniciálami GLM pružným zobecněním lineární regrese . GLM zobecňuje lineární regresi tím, že umožňuje, aby byl lineární model ve vztahu k proměnné odezvy prostřednictvím funkce propojení, a umožňuje, aby velikost rozptylu každého opatření byla funkcí jeho předpokládané hodnoty, v závislosti na zvoleném zákoně. Formálně,
kde je matematický očekávání z podmíněno o ; je lineární prediktor , tj. lineární kombinace vysvětlujících proměnných, a kde je monotónní funkce, která se nazývá funkce odkazu. Dále
kde se nazývá funkce rozptylu , která závisí na zákonu (v rámci exponenciální rodiny )
Teorii zobecněných lineárních modelů formulovali John Nelder a Robert Wedderburn (in) jako způsob, jak sjednotit ostatní statistické modely, včetně lineární regrese, logistické regrese a Poissonovy regrese . Navrhují iterativní metodu nazvanou metoda nejmenších čtverců iterativně vážící (in) pro odhad maximální pravděpodobnosti parametrů modelu. Odhad maximální pravděpodobnosti zůstává populární a je výchozí metodou v mnoha statistických výpočtových softwarech. Byly vyvinuty další přístupy, včetně Bayesovské statistiky a metody nejmenších čtverců vhodné pro stabilizované variance.