Quais são os parâmetros start, etastart, mustartna função GLM () ? Eu estive pesquisando os documentos e a Internet, mas não encontrei uma explicação clara do que isso significa.
Assemelha-se a "valores iniciais" bayesianos para as cadeias, mas duvido que isso esteja relacionado, pois a função glm () em R é uma estatística frequente ...
Respostas:
Apenas tem a ver com a técnica de estimativa - como é chegado um conjunto de estimativas para os parâmetros no modelo. Um modelo linear generalizado é ajustado por mínimos quadrados iterativamente ponderados. Para começar, é escolhido um conjunto arbitrário de pesos (geralmente todos iguais para começar); depois, são escolhidas estimativas dos parâmetros no preditor linear que minimizam a soma ponderada dos quadrados dos resíduos. Esses parâmetros estimados no preditor linear são usados para estimar um novo vetor de médias. A partir disso, um novo conjunto de pesos é derivado - por exemplo, dependendo de qual função de família e vínculo está sendo usada, a variação da resposta pode ser proporcional à média da resposta - para que os pesos sejam inversamente proporcionais à média. Esse novo conjunto de pesos é usado em uma nova iteração de todo o procedimento.
Portanto, os três argumentos para glm () sobre os quais você perguntou são apenas maneiras de o usuário iniciar o procedimento em algum ponto arbitrário, em vez de permitir que ele escolha seu próprio ponto inicial padrão. No arquivo de ajuda ao qual você vinculou:
glm()é bayesiana :-)