Modello lineare generalizzato: differenze tra le versioni

Versione delle 11:24, 11 lug 2024

Versione delle 17:45, 11 set 2024

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== Bonta del modello e confronto tra modelli ==

Innanzitutto, si definisce il concetto di devianza per un modello lineare generalizzato, interpretabile come la distanza dal modello saturo in termini di estremo superiore della log-[[Funzione di verosimiglianza|verosimiglianza]]. Il modullomodello saturo è quello con <math>k=n</math>, ha un fit perfetto ma genera [[overfitting]]. In formule: <math>D=-2*d(\tau)*[l(\widehat\beta, y)-l(\widehat\beta_s, y)]=-2*\sum_{i=1}^N[y_i\widehat\theta_i-c(\widehat\theta_i)]-[y_i\widehat\theta_{iS}-c(\widehat\theta_{iS})=\sum_{i=1}^Nd_i</math>. Inoltre, si introduce la devianza normalizzata <math>D^*={D \over d(\tau)}</math>

=== Bontà del modello ===