Modello lineare generalizzato: differenze tra le versioni
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:<math> f_Y(\mathbf{y} \mid \boldsymbol\theta, \tau) = h(\mathbf{y},\tau) \exp \left(\frac{\mathbf{b}(\boldsymbol\theta)^{\rm T}\mathbf{T}(\mathbf{y}) - A(\boldsymbol\theta)} {d(\tau)} \right). \,\!</math>
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Il ''parametro di dispersione'', <math>\tau</math>, tipicamente è noto ed è solitamente correlato alla varianza della distribuzione. La funzione <math>h(\mathbf{y},\tau)</math>, <math>\mathbf{b}(\boldsymbol\theta)</math>, <math>\mathbf{T}(\mathbf{y})</math>, <math>A(\boldsymbol\theta)</math>, e <math>d(\tau)</math> sono conosciute. Molte distribuzioni comuni sono in questa famiglia, tra cui la normale, esponenziale, gamma, Poisson, Bernoulli e (per un numero fisso di prove) binomiale, multinomiale e binomiale negativo.
== Fonti ==
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