Яка різниця між proc GLM і proc genmod?

Зазначені дві моделі однакові. Але існує досить велика різниця в тому, як працюють дві процедури. Proc genmod використовує чисельні методи для максимізації функцій правдоподібності. Крім того, можуть бути відмінності в p-значеннях, оскільки proc genmod використовує тести -2LogQ, а proc glm використовує F-тести.

PROC GENMOD може відповідні дані, що випливають із ряду розподілів. Якщо розповсюдження недоступне як опція, користувач може навіть вказати це розповсюдження. Одним із доступних у PROC genmod розподілів є розподіл Пуассона, який зазвичай використовується для підрахунку даних.

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.

PROC GLM аналізує дані в рамках загальних лінійних моделей. PROC GLM обробляє моделі, що пов’язують одну чи декілька безперервних залежних змінних з однією чи кількома незалежними змінними.

У статистиці узагальнена лінійна змішана модель (GLMM) є розширенням узагальненої лінійної моделі (GLM), в якій лінійний предиктор містить випадкові ефекти на додаток до звичайних фіксованих ефектів. Вони також успадкували від узагальнених лінійних моделей ідею розширення лінійних змішаних моделей до ненормальних даних.