R in a Nutshell

Das generalisierte lineare Modell

Das generalisierte lineare Modell (abgekürzt GLM oder GLZ von Generalized Linear Model)^[79] ist ein regressionsanalytischer Ansatz, der von John Nelder und Robert Wedderburn entwickelt wurde, um verschiedene statistische Modelltypen auf einem gemeinsamen mathematischen Unterbau berechnen zu können. Mithilfe des GLM lassen sich lineare, logistische oder Poisson-Regressionen genau so anpassen wie ein- oder mehrfaktorielle varianz- oder kovarianzanalytische Modelle; auch die Modellierung nichtlinearer Beziehungen ist prinzipiell möglich.

Wie der Name bereits andeutet, ist das GLM die Generalisierung des linearen Modells. Wie im linearen Modell stehen einer abhängigen Variablen y ein oder mehrere unabhängige Variablen ...