Modello lineare generalizzato: differenze tra le versioni

Versione delle 22:56, 18 ago 2023

Versione delle 19:21, 23 set 2023

Riga 21:

dove <math>\operatorname{E}(\mathbf{Y})</math> è il [[valore atteso]] di <math>\mathbf{Y}</math>; <math>\mathbf{X}\boldsymbol{\beta}</math> è il predittore lineare, ovvero una combinazione lineare di <math>\mathbf{X}</math> e parametri ignoti <math>\boldsymbol{\beta}</math>; <math>g</math> è la cosiddetta funzione di collegamento.

In questo ambito, la [[varianza]] è tipicamente una funzione <math>\operatorname{V}</math> della media:

:<math>\operatorname{Var}(\mathbf{Y}) = \operatorname{V}( \boldsymbol{\mu} ) = \operatorname{V}(g^{-1}(\mathbf{X}\boldsymbol{\beta})).</math>