Яка функція GLM у SAS?

Процедура GLM використовує метод найменших квадратів для підгонки загальних лінійних моделей. Серед статистичних методів, доступних у PROC GLM, є регресія, дисперсійний аналіз, коваріаційний аналіз, багатовимірний дисперсійний аналіз і часткова кореляція.

Він об’єднує різні інші статистичні моделі, включаючи лінійну регресію, логістичну регресію та регресію Пуассона. Використовується функція glm(). відповідати узагальненим лінійним моделям, заданий шляхом надання символічного опису лінійного предиктора та опису розподілу помилок.

PROC REG включає/включає трохи більше діагностики порівняно з PROC GLM, але якщо у вас є як безперервні, так і категоричні пояснювальні змінні, PROC GLM є кращим вибором. PROC GLM: обробляє як безперервні, так і категоричні пояснювальні змінні. Категориальні змінні встановлюються в операторі CLASS.

Створює скалярний результат у порівнянні «більше або дорівнює» між елементами в одній матриці та елементами в іншій матриці.

PROC MIXED визначає випадкові ефекти як справді випадкові, тоді як PROC GLM визначає всі ефекти як фіксовані, а потім коригує випадкові ефекти після їх оцінки (http://support.sas.com/faq/009/FAQ00971.html).

Узагальнені лінійні моделі (GLM) — це клас розроблених лінійних регресійних моделей для обробки різних типів розподілу помилок. Цей клас моделей надзвичайно корисний для типів даних, які можуть не відповідати тому, що зазвичай очікується, враховуючи очікування чи припущення Гауса.