一般化線形モデルにおける「変換」について
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概要
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We demonstrate delicate but important differences between two types of transformation. The first transformation is by a link function which transforms expectations of observations to their linear predictors in context of the generalized linear model. The second is common transformation of observations themselves, such as Box-Cox's one. We can combine these two types of transformation into a double transformation model. Through the extended model we check which type of transformation is appropriate to several sets of practical data.
- 日本計算機統計学会の論文
- 1990-07-11
著者
-
田崎 武信
塩野義製薬(株)医薬研究開発本部
-
後藤 昌司
塩野義製薬解析センター
-
後藤 昌司
シオノギ解析センター
-
田崎 武信
塩野義製薬(株) 解析センター
-
田崎 武信
塩野義製薬株式会社解析センター
-
田崎 武信
塩野義製薬(株)
-
後藤 昌司
塩野義製薬 解析セ
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