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そこで、ここでは一般化線形モデルを研究しています。私はこの質問が非常に単純で単純であることを知っていますが、なぜリンク正準関数がそれほど有用であるのか正確にはわかりません。誰かがこの問題について直感を教えてくれませんか？

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現在、RのGLMを使用して、エイズによる死亡のモデル化に取り組んでいます。ポアソンデータのリンク関数には、対数と平方根の2つのオプションがあることを知っています。 平方根はばらつきの問題を解決するのに対し、対数は曲線をまっすぐにする必要があることを知っています。しかし、どのリンクがデータに適しているかを実際にテストするにはどうすればよいですか？

8 regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  link-function 

Rで線形モデルをに適合させたいのですfamily=binomial(link="identity")が、2項族にはアイデンティティリンクがありません。私は何をすべきか？

8 r  generalized-linear-model  binomial  link-function 

私は3つの選択肢から職業選択のモデルを推定しようとしています。このような順序付けされていないカテゴリ結果を処理するときに多項ロジスティック回帰を使用する代わりの方法はありますか？ バイナリ従属変数を扱う場合、LPMモデルやバイナリプロビットモデルやロジットモデルなど、いくつかの選択肢があるようです。ただし、順序付けされていないカテゴリ変数を扱う場合、文献では、代替案と比較せずに多項ロジットモデルを推奨しています。

8 regression  logit  probit  link-function  multinomial-logit