廣義線性模型和一般線性模型的區(qū)別？廣義線性模型（GLM）。該模型以自變量的線性預(yù)測(cè)函數(shù)作為因變量的估計(jì)。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，許多模型都是基于廣義線性模型的，如傳統(tǒng)的線性回歸模型、最大熵模型、logistic

廣義線性模型和一般線性模型的區(qū)別？

廣義線性模型（GLM）。該模型以自變量的線性預(yù)測(cè)函數(shù)作為因變量的估計(jì)。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，許多模型都是基于廣義線性模型的，如傳統(tǒng)的線性回歸模型、最大熵模型、logistic回歸模型、softmax回歸模型等。廣義線性模型GLM非常簡(jiǎn)單。例如，藥物的療效與其劑量有關(guān)。這種相關(guān)性可能是多種多樣的，可能是簡(jiǎn)單的線性關(guān)系（服用一片退燒0.1度，服用兩片退燒0.2度，以此類推；這種情況是一般的線性模型），也可能是更復(fù)雜的其他關(guān)系，如指數(shù)關(guān)系（一片退燒0.1度，兩片退燒（0.4度）、對(duì)數(shù)關(guān)系等。這些復(fù)雜關(guān)系可以通過一系列數(shù)學(xué)變換轉(zhuǎn)化為線性關(guān)系，統(tǒng)稱為廣義線性模。對(duì)于廣義線性混合模型，GLMM更為復(fù)雜。GLM要求觀測(cè)誤差是隨機(jī)的，而GLMM要求誤差值不是隨機(jī)的，而是分布的。例如，我們認(rèn)為療效可能與服藥時(shí)間有關(guān)，但相關(guān)性并不是單純的療效隨服藥時(shí)間而變化。療效隨機(jī)波動(dòng)的程度更可能與給藥時(shí)間有關(guān)。比如早上10點(diǎn)，大家基本上都是半飽。此時(shí)，同樣劑量的效果幾乎相同。但到了中午，有的人還沒吃飯，有的人吃飯了，有的人喝酒了，結(jié)果，酒和東西起反應(yīng)，有的人喝醋，醋和東西起反應(yīng)的方式就不同了。顯然，中午吃飯會(huì)導(dǎo)致藥物療效的隨機(jī)誤差非常大。這種療效隨機(jī)誤差（不是療效本身）隨時(shí)間而變化，并呈現(xiàn)一定的分布，因此必須采用廣義線性混合模型。

logistic模型公式？

是1/（1 exp（-x）），分子和分母乘以exp（x）就是exp（x）/（1 exp（x））。！p＝1／（1 EXP（-x））是S型非線性概率函數(shù)，Logistic函數(shù)只是中間的一個(gè)特例。Y=ln[P/（1-P）]=logit（Y）=BX，logit變換后的模型稱為logistic回歸模型。

Ln[P/（1-P）]=B BX，兩邊E的指數(shù)為P/（1-P）=exp（B BX），解為P=exp（B BX）/（1 exp（B BX）），返回第一個(gè)公式。

eviews怎么做面板回歸模型，詳細(xì)點(diǎn)？

太少了。

面板數(shù)據(jù)比時(shí)間序列和橫截面數(shù)據(jù)復(fù)雜得多。首先，您必須對(duì)模型設(shè)置和數(shù)據(jù)選擇做出總體決定（多少年？有多少節(jié)？先做幾個(gè)變量的F檢驗(yàn)，看應(yīng)該使用混合數(shù)據(jù)模型、變量截距模型還是變系數(shù)模型。當(dāng)然，根據(jù)你的研究目的，你也可以用變量系數(shù)來研究一個(gè)變量在不同部分之間是否有一致性。無論是固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)都應(yīng)該用Hausmann檢驗(yàn)來檢驗(yàn)，但一般來說固定效應(yīng)是足夠的。模型選擇是回歸分析?？梢允褂肙LS或GLS。如果DW值不好，可以在模型中加入AR（n）進(jìn)行校正。模型應(yīng)該不斷地嘗試和修改，最后選擇最符合要求的模型。