Modelos Lineales Generalizados

1. Estructura

1.1. Componente aleatorio

1.1.1. Familia exponencial

1.1.1.1. Gaussiana

1.1.1.1.1. Función de densidad

1.1.1.2. Binomial

1.1.1.2.1. Función de probabilidad

1.1.1.3. Poisson

1.1.1.3.1. Función de probabilidad (discreta)

1.1.1.4. Gamma

1.1.1.4.1. Función probabilidad - densidad (continua)

1.1.1.5. Gaussiana inversa

1.1.1.5.1. Función de densidad (continua)

1.2. Predictor linear

1.2.1. Función lineal de regresores

1.3. Función de enlace g

1.3.1. relación entre:

1.3.1.1. predictor lineal

1.3.1.2. media de la función de distribución

2. Uso

2.1. Gaussiana y binomial

2.1.1. Varianza de Y es una función de su media

2.2. Poisson

2.2.1. Modelar datos de conteo

2.3. Gamma y gaussiana inversa

2.3.1. Modelar datos continuos positivos

2.3.1.1. Varianza condicional

2.3.1.2. Expectativa