1.线性回归
glm price weight length, family(gaussian) link(identity)
2.Logistic回归
glm low age i.smoke i.race, family(binomial) link(logit)
glm low age i.smoke i.race, family(binomial) link(logit) eform
3.泊松回归
glm low age i.smoke i.race, family(poisson) link(log) robust
4.Log-binomial回归
glm low age i,smoke i.race, family(binomial) link(log)
PS：family是指因变量的分布，link是指关联选择
或者根据回归的类型在：
统计——广义线性模型——广义线性模型（GLM）——选择因变量和自变量——点选分布和关联选择——确定
1.线性回归glm price weight length, family(gaussian) link(identity)2.Logistic回归glm low age i.smoke i.race, family(binomial) link(logit)glm low age i.smoke i.race, family(binomial) link(logit) eform3.泊松回归glm low age i.smoke i.race, family(poisson) link(log
动态面板模型GMM估（广义矩估计）全套资料，
stata
实操详细讲解（代码+数据）（具体的例子，结合xtabond2命令以及xtbcfe命令），配有本人视频讲解，无论是理论讲解还是实操都讲的很详细哦，视频时长1小时左右，基本都是精华，全套资料一共大约制作了本人5天时间，讲的真的十分详细，既适合小白快速入门GMM，又适合已经初步了解的朋友
学习
，保证你看完就会对动态面板GMM估计有一个新的理解，并且可以快速运用到实际的论文写作里面，资料制作不易，希望大家给点支持！
通常所用的OLS等方法，基本逻辑是从计量模型对数据拟合的角度分析，得出最好的估计参数。但是当我们引入被解释变量之后一期试图来解决内
回归
存在的内生性问题时，给系数估计带来了巨大的挑战，OLS、固定效应、随机效应的估计均是有偏且不一致的，为了解决这一问题，广义矩估计GMM应运而生！GMM方法，又称为广义矩方法（Generalized Moment Method），该方法所用的思路与传统思路完全不同。任何计量模型都有一定的适用性，即数据要满足一定的要求。GMM方法的思路是，从计量模型对数据的要求出发，得出一系列矩条件，再根据这
今天我来介绍一种在机器
学习
中应用的比较多的模型，叫做
广义线性模型
（
GLM
）。这种模型是把自变量的线性预测
函数当作因变量的估计值。在机器
学习
中，有很多模型都是基于
广义线性模型
的，比如传统的线性
回归
模型，最大熵
模型，Logistic
回归
，softmax
回归
，等等。今天主要来
学习
如何来针对某类型的分布建立相应的
广义线性模型
。
Contents
1.
广义线性模型
的认识
GLM
一般是指 generalized linear model ，也就是
广义线性模型
；而非 general linear model，也就是一般线性模型；而
GLM
M （generalized linear mixed model）是广义线性混合模型。
广义线性模型
GLM
很简单，举个例子，药物的疗效和服用药物的剂量有关。这个相关性可能是多种多样的，可能是简单线性关系（发烧时吃一片...
GLM
M（generalized linear mixed model）广义线性混合模型中的关键是“mixed”，“mixed”是区别于一般的
GLM
（generalized linear model）的显著体现。
一般的
GLM
指的就是要求因变量符合“指数分布族”即可。关于
GLM
的详细解释可以在
stata
的help文档中看到，
GLM
的两个核心是 Family 和 Link。其中Family指的就是因变量的分布函数，常见的几种因变量的分布如下：
连续变量——Gaussian分布/正态分布
binary变量（0，
在
广义线性模型
中，相比简单线性模型，这是对因变量Y进行了变换，使变换后的Y和X呈线性关系
分类：简单广义线性
回归
（simple
glm
）；多元广义线性
回归
（multiple
glm
）
其中，X可以是各种类型的变量（连续、分类）
需要考虑的两个问题，如上图所示。平时使用的linear regression, log
现有某电商平台846条关于婴幼儿奶粉的销售信息，每条信息由11个指 标组成。其中，评价量可以从一个侧面反映顾客对产品的关注度。 请对所给数据进行以下方面的分析，要求最终的分析将不仅仅有益于 商家，更有益于宝妈们为宝贝选择适合自己的奶粉。
(1)以评价量为因变量，分析其它变量和评价量之间的关系。
(2)以评价量为因变量，研究影响评价量的重要因素。
斯坦福机器
学习
cs229-2-Generative Learning algorithms
https://mathdept.iut.ac.ir/sites/mathdept.iut.ac.ir/files/AGRESTI.PDF
http://data.princeton.edu/wws509/notes/c4a.pdf
http://www.cnblogs.com/ooon/p
广义线性混合模型
GLM
M（Generalized Linear Mixed Model），是
广义线性模型
GLM
和线性混淆模型LMM 的扩展形式，于二十世纪九十年代被提出。
GLM
M因其借鉴了混合模型的思想，其在处理纵向数据（重复测量资料）时，被认为具有独特的优势。
GLM
M不仅擅长处理重复测量资料，还可以用于任何层次结构的数据（因为本质上又是多水平模型）。
提到
GLM
M，有必要先介绍几个容易混淆的...
当我们在
Stata
中进行经典假设下的单方程线性
回归
模型时，我们可以使用
Stata
的内置命令`regress`。以下是一个案例，演示如何使用
Stata
进行线性
回归
模型的估计和分析。
假设我们有一个数据集`mydata`，其中包含了自变量`x`和因变量`y`。首先，我们需要导入数据集：
```
stata
use mydata
接下来，我们可以使用`regress`命令来估计线性
回归
模型：
```
stata
regress y x
在这个案例中，我们将因变量`y`作为被解释变量，自变量`x`作为解释变量。
Stata
将输出
回归
结果，包括
回归
系数、标准误、t值和p值等。
除了基本的
回归
估计，我们还可以进行额外的分析和测试。例如，我们可以使用`ttest`命令来检验
回归
系数是否显著：
```
stata
ttest x
此外，我们还可以进行残差分析、多重共线性检验、异方差性检验等进一步的分析。
请注意，这只是一个简单的案例，实际上你可能需要根据你的具体数据和研究问题进行更多的操作和分析。
