Modèles linéaires généralisés : exemples et applications

Cette séance de cours se décline en exemples spéciaux de modèles linéaires généralisés (GLM), mettant l'accent sur la régression logistique pour les données binaires et la régression loginéaire pour les données de comptage. L'instructeur explique le concept de paramètre d'échelle et l'intuition derrière les fonctions de liaison GLM. La séance de cours aborde des sujets tels que la rareté des matrices de conception, les problèmes de séparation dans la régression logistique et l'utilisation de résidus bâclés pour les réponses binaires. En outre, il explore les défis d'une séparation parfaite et les implications pour l'existence du MLE. La séance de cours se termine par une discussion sur les modèles de données de comptage, y compris le Poisson et les distributions multinomiales, les tableaux de contingence et les relations non paramétriques avec les covariables.