楼主: 雪凤夏洛
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[学习分享] 记录广义线性模型的知识点 [推广有奖]

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雪凤夏洛 发表于 2020-5-9 17:49:58 |AI写论文

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广义线性模型
https://www.cnblogs.com/tbcaaa8/p/4507192.html


广义线性模型基于如下三点假设:

假设一 y(i)|x(i)相互独立且满足同一属于指数分布族的分布

假设二 E(T(y(i))|x(i))是y(i)|x(i)所满足的分布的参数

假设三 模型具有线性性,即η=θTx


泊松回归

(英语:Poisson regression)是用来为计数资料和列联表建模的一种回归分析。泊松回归假设反应变量Y是泊松分布,并假设它期望值的对数可被未知参数的线性组合建模。泊松回归模型有时(特别是当用作列联表模型时)又被称作对数-线性模型。


泊松分布与泊松回归模型https://www.cnblogs.com/xianhan/p/8979263.html


是否对数据进行转换可能取决于你要使用的建模方法。例如,对于线性回归和逻辑回归,理想情况下你希望输入变量和输出变量之间的关系近似为线性,也就是说,输入变量近似为正态分布,输出变量的方差为常数(即,输出变量的方差与输入变量无关)。你可能需要转换一些输入变量才能更好地满足这些假设。


https://blog.csdn.net/Guo_ya_nan/article/details/81137336
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关键词:广义线性模型 线性模型 知识点 regression regressio

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