소개:
GLM(일반화 선형 모델)은 다재다능함과 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있는 능력으로 인해 최근 몇 년간 인기를 얻은 강력한 통계 프레임워크입니다. 이 블로그 게시물에서는 GLM의 세계를 탐구하고 그 기능, 응용 프로그램, 예를 살펴보겠습니다.
GLM이란 무엇인가요?
GLM은 비-GLM을 허용하여 전통적인 선형 회귀를 확장하는 통계 모델 클래스입니다. 정규 분포와 일정하지 않은 분산. 이는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 포아송 회귀를 일반화한 것이며 연속형, 이진형, 개수 데이터를 포함한 광범위한 데이터 유형을 모델링하는 데 사용할 수 있습니다.
GLM의 기능:
1. 유연성: GLM은 연속형, 이진형, 개수 데이터를 포함한 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있습니다.
2. 비정규 분포: GLM은 이진 분포, 포아송 분포, 감마 분포와 같은 비정규 분포를 수용할 수 있습니다.
3. 일정하지 않은 분산: GLM은 일정하지 않은 분산을 허용합니다. 이는 다음과 같은 데이터를 처리할 때 중요합니다.
Introduction:
GLM (Generalized Linear Models) is a powerful statistical framework that has gained popularity in recent years due to its versatility and ability to handle various types of data. In this blog post, we will delve into the world of GLM and explore its features, applications, and examples.
What are GLMs?
GLMs are a class of statistical models that extend traditional linear regression by allowing for non-normal distributions and non-constant variance. They are a generalization of linear regression, logistic regression, and Poisson regression, and can be used to model a wide range of data types, including continuous, binary, and count data.
Features of GLMs:
1. Flexibility: GLMs can handle various types of data, including continuous, binary, and count data.
2. Non-normal distributions: GLMs can accommodate non-normal distributions, such as binary, Poisson, and gamma distributions.
3. Non-constant variance: GLMs allow for non-constant variance, which is important when dealing with data that exhibits
