Modèle GLM.

Bonsoir ,

Je voudrais savoir comment écrire le modèle généralisé suivant:
Y=X1^µ * exp( X1) avec µ c'est un paramètre (en puissance) à estimer
par la fonction glm() ?

Merci bien d'avance.

A priori ce n'est pas un modèle libéaire. Donc sous cette forme tu ne peux pas le traiter via un glm.

pas d'accord. Tu peux effectivement estimé mu avec un glm mais il faut que tu nous dises quelle distribution d'erreur tu considères et que tu utilises un lien "log"
la syntaxe sera de la forme glm(Y~offset(x1)+log(x1), family=poisson(link="log"))
ici la distribution de poisson est prise à titre d'exemple.

Bonjour Droppy,

Est ce que tu peu m'expliquer de plus l'option "offset" fait quoi exactement ?

Merci beaucoup d'avance.

J'avais effectivement pas pensé à l'offset. il faut dire que je m'en sers jamais ou presque, et dans le cas présent je n'y aurais de toute façon pas pensé.

@FMarwen
L'offset permet de fixer l'estimation d'un paramètre à 1

Nik a écrit:J'avais effectivement pas pensé à l'offset. il faut dire que je m'en sers jamais ou presque, et dans le cas présent je n'y aurais de toute façon pas pensé.

A l'inverse il m'arrive de m'en servir souvent quand je cherche à modéliser une proportion avec une distribution autre que binomial. Mais pour ta "défense" tel que présenté ma 1ere réflexion a été la tienne. Il faut te tenir au courant ;-)

l faut te tenir au courant ;-)

J'essaye...j'essaye

Je compte sur toi en fait comme t'as rien de particulier à faire