소개:
GLM(일반화 선형 모델)은 연구자가 연속형, 이진형, 개수 데이터를 비롯한 광범위한 데이터 유형을 모델링할 수 있는 강력한 통계 프레임워크입니다. 이 블로그 게시물에서는 GLM과 그 애플리케이션, 그리고 이를 R에서 구현하는 방법에 대한 개요를 제공할 것입니다.
GLM이란 무엇인가요?
GLM은 비정규 회귀 분석을 허용하여 전통적인 선형 회귀를 확장하는 통계 프레임워크입니다. 분포와 일정하지 않은 분산. 여기에는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 포아송 회귀와 같은 다양한 모델이 공통 프레임워크로 통합되어 있습니다. GLM 모델은 이진 또는 개수 데이터와 같은 비정규 분포를 갖는 데이터를 모델링하고 연속 예측 변수와 이진 또는 개수 결과 변수 간의 관계를 모델링하는 데 유용합니다.
GLM의 응용:
GLM은 다음을 포함하여 다양한 분야에서 폭넓게 응용됩니다.
1. 건강 과학: GLM은 질병 상태나 치료 반응과 같은 이진 결과를 모델링하기 위해 건강 과학에서 일반적으로 사용됩니다.
2. 사회 과학: GLM은 사회 과학에 사용됩니다.
Introduction:
GLM (Generalized Linear Models) is a powerful statistical framework that allows researchers to model a wide range of data types, including continuous, binary, and count data. In this blog post, we will provide an overview of GLM, its applications, and how to implement it in R.
What is GLM?
GLM is a statistical framework that extends traditional linear regression by allowing for non-normal distributions and non-constant variance. It includes a range of models, such as linear regression, logistic regression, and Poisson regression, which are unified under a common framework. GLM models are useful for modeling data that has a non-normal distribution, such as binary or count data, and for modeling the relationship between a continuous predictor variable and a binary or count outcome variable.
Applications of GLM:
GLM has a wide range of applications in various fields, including:
1. Health sciences: GLM is commonly used in health sciences to model binary outcomes, such as disease status or treatment response.
2. Social sciences: GLM is used in social sciences
