Modèles linéaires généralisés II: Extensions GLM

Cette séance de cours couvre des sujets avancés dans les modèles linéaires généralisés (GLM), mettant l'accent sur les fonctions de liaison, les distributions d'erreurs et l'interprétation des modèles. Il s'inscrit dans les observations de Bernoulli et de Binomial, le choix des fonctions de liaison, et l'impact de la rareté sur l'interprétabilité des modèles. La séance de cours explore également les questions de séparation, les résidus épouvantables et les tables de contingence dans GLM. En outre, il traite des relations non paramétriques avec les covariables, des techniques de lissage du noyau et des défis de l'adaptation des modèles avec une séparation parfaite. L'instructeur fournit des renseignements sur la probabilité de loglihood multinomiale, l'analyse des données de comptage et les implications de la séparation dans GLM.