В статистике обобщенная линейная модель (ОЛМ) представляет собой гибкое обобщение классической линейной регрессии , которое позволяет использовать , имеющие , отличные от нормального распределения . ОЛМ обобщает линейную регрессию, позволяя линейной модели быть связанной с через функцию, линейные модели были сформулированы и как способ объединения различных других статистических моделей , включая линейную регрессию , логистическую регрессию и . Они предложили метод наименьших квадратов для оценки максимального правдоподобия параметров модели. Оценка максимального правдоподобия остаётся популярной и является методом по умолчанию во многих . Были разработаны и другие подходы, в том числе байесовские подходы и методы наименьших квадратов для получения стабилизированных по дисперсии ответов.

Виды ОЛМ

Литература

• ; (1989). Обобщенные линейные модели (2-е изд.). Бока-Ратон , Флорида: Чепмен и Холл / CRC. ISBN 0-412-31760-5 .
• Р.Каас, М.Гувертс, Ж.Дэнэ, М.Денут Современная актуарная теория риска / Перевод с английского А. А. Новоселова под редакцией В. К. Малиновского — М.: «Янус-К», 2007, 372 с.
• Боровиков В. П. STATISTICA: Искусство анализа данных на компьютере. СПб.: Питер, 2003, 700 с.

Для улучшения этой статьи желательно : Проставить сноски , внести более точные указания на источники. Оформить список литературы. Исправить статью согласно стилистическим правилам Википедии . После исправления проблемы исключите её из списка. Удалите шаблон, если устранены все недостатки.