ロジスティック回帰は「セミ​​パラメトリック」モデルですか？

最近、質問の回答に「セミパラメトリック」という用語が含まれていますが、この用語の意味がよくわかりません。

ウィキペディアは言う

統計では、セミパラメトリックモデルは、パラメトリックコンポーネントとノンパラメトリックコンポーネントを持つ統計モデルです。

また、例としてコックス比例ハザードモデルを示します。

Cox比例ハザードモデルとロジスティック回帰は非常に似ていると思いますが、なぜ1つはセミパラメトリックであるが、もう1つではないと言うのですか？

ところで私はこの答えを見つけました、GLMはセミパラメトリックモデルではないと言います。

ロジスティック回帰は「セミ​​パラメトリック」ではありません。パラメトリックコンポーネントのみです。パラメトリックモデルの場合、パラメーターの数は固定されており、トレーニングデータの数には依存せず、モデル自体にのみ依存します。これはロジスティック回帰にも当てはまります。$n$ 変数 $X_1,\ldots,X_n$ あなたが持っている $n+1$ パラメーター $w_0,\ldots,w_n$ロジスティック回帰モデルを定義します。これらのパラメーターの数は、トレーニングデータの数に基づいて増減しません。ノンパラメトリックモデルの場合、パラメーターもありますが、パラメーターの数は固定されておらず、トレーニング例の数によって異なります。