Was sagt GLM voraus?

Sobald ein verallgemeinertes lineares Modell mit glm() angepasst wurde, kann die Funktion Predict() verwendet werden, um Vorhersagen für neue Beobachtungen zu generieren. Diese Fähigkeit ist in verschiedenen Bereichen von unschätzbarem Wert, einschließlich prädiktiver Analysen und Entscheidungsfindung.

Die glm()-Funktion in R dient als vielseitiges Werkzeug zum Aufbau verallgemeinerter linearer Modelle. Seine Flexibilität ermöglicht es Forschern und Datenanalysten, ein breites Spektrum statistischer Probleme zu lösen.

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Unter ihren zahlreichen Anwendungen zeichnet sich die glm()-Funktion durch die Anpassung logistischer Regressionsmodelle aus. Diese Art von Modell ist bei binären Klassifizierungsaufgaben unverzichtbar, bei denen die Antwortvariable kategorial mit zwei Ebenen ist.

Eine weitere wichtige Anwendung von glm() ist die Anpassung von Poisson-Regressionsmodellen. Diese Modelle eignen sich ideal für die Modellierung von Zähldaten, bei denen die Antwortvariable die Anzahl des Auftretens eines Ereignisses innerhalb eines bestimmten Zeitraums oder Raums darstellt.