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GLM em R: Modelo Linear Generalizado

Saiba mais sobre os modelos lineares generalizados (GLM) e como eles diferem dos modelos lineares.
abr. de 2024  · 2 min leer

O modelo linear generalizado (GLM) é uma generalização da regressão linear comum que permite variáveis de resposta com modelos de distribuição de erros diferentes de uma distribuição normal, como a distribuição gaussiana.

Noções básicas de GLM

Os GLMs são ajustados com a função glm(). Assim como os modelos lineares (lm()s), o glm()s tem fórmulas e dados como entradas, mas também tem uma entrada de família.

Sintaxe do modelo linear generalizado

Sintaxe do modelo linear generalizado

A família Gaussiana é a forma como o R se refere à distribuição normal e é o padrão para um glm().

Similaridade com modelos lineares

Se a família for gaussiana, então um GLM é o mesmo que um LM.

Similaridade com modelos lineares

Erros ou distribuições não normais

Os modelos lineares generalizados podem ter erros ou distribuições não normais. No entanto, há limitações para as distribuições possíveis. Por exemplo, você pode usar a família Poisson para dados de contagem ou pode usar a família binomial para dados binomiais.

Os GLMs também têm funções de ligação não lineares, que vinculam os coeficientes de regressão à distribuição e permitem a generalização do modelo linear.

Exemplo interativo de previsão com glm()

Este exemplo prevê o número esperado de vítimas civis diárias de ferimentos por incêndio nos meses de verão norte-americanos de junho, julho e agosto usando a regressão de Poisson e o conjunto de dados newDat.

Aqui estão os dados no conjunto de dados newDat:

  Month   
1     6
2     7
3     8 

As estimativas de inclinação e interceptação de Poisson estão na escala de logaritmo natural e podem ser exponenciadas para facilitar a compreensão. Você pode fazer isso especificando type = "response" com a função predict.

# use the model to predict with new data
predOut <- predict(object = poissonOut, newdata = newDat, type = "response")

# print the predictions
print(predOut)

Quando executamos o código acima, ele produz o seguinte resultado:

         1          2          3
0.08611111 0.12365591 0.07795699 

Experimente você mesmo.

Para saber mais sobre modelos lineares generalizados no R, assista a este vídeo de nosso curso, Generalized Linear Models in R (Modelos lineares generalizados no R).

Este conteúdo foi extraído do curso Generalized Linear Models in R (Modelos lineares generalizados em R ) do DataCamp, ministrado por Richard Erickson.

Confira nosso tutorial Regressão logística em R.

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