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Principal Component Estimation for Generalized Linear Regression

Brian D. Marx · Eric P. Smith刊期 1990-03 · 卷 77（1）Biometrika已编入正刊

广义线性回归的主成分估计AI 解读

The generalized linear model (Nelder & Wedderburn, 1972) has become an elegant and practical option to classical least-squares linear model building. We consider the specific problem of generalized linear regression utilizing a set of continuous explanatory variables to model an exponential family response. It is the objective of this paper to develop and present an asymptotically biased principal component parameter estimation technique, as an option to traditional maximum…

因子模型极大与准极大似然
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