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[PellaUella]

Hallo liebe Leute,

ich hab eine Frage zum generalisierten linearen Modell, bzw. zu dessen Ablauf.

Nun ist es ja so, dass das besondere an dem generalisierten gegenüber dem generellen Modell ist, dass eine Link-Funktion ermöglichen soll auch nicht normal-verteilte Response Variablen zu modellieren. Die Anwendung der Link-Funktion verstehe ich dabei nicht genau, denn in den Erklärungen zum Modell heißt es immer, es wird nicht einfach die response Variable (also die y-Messwerte sozusagen) transformiert, sondern der Erwartungswert µi.

So wie ich das bisher verstanden habe, geht aber der mean µi aus der Ausgleichgeraden einer linearen Regression hervor, d. h. µi = bi*xi, ist also gleich dem linear predictor.

Ich verstehe nun nicht woher man im GLM nun seine Erwartungswerte nimmt, die ja transformiert werden sollen, da zwischen der response und den independents ja keine lineare Beziehung herrscht, sodass keine Ausgleichgerade und damit auch keine Erwartungswerte produziert werden können. Oder wird das etwa einfach trotzdem gemacht und auf diese µi wird dann die Link funktion gelegt?

Hoffe meine Frage ist verständlich, bin leider eher neu in der Statistik...

[strukturmarionette]

Hi,

ich hab eine Frage zum generalisierten linearen Modell, bzw. zu dessen Ablauf.

- mit welcher Fachliteratur arbeitest Du diesbezüglich?

Gruß
S.