Statistik und Verallgemeinerte lineare Modelle

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Unterschied zwischen Statistik und Verallgemeinerte lineare Modelle

Statistik vs. Verallgemeinerte lineare Modelle

Statistik „ist die Lehre von Methoden zum Umgang mit quantitativen Informationen“ (Daten). Verallgemeinerte lineare Modelle (VLM), auch generalisierte lineare Modelle (GLM oder GLiM) sind in der Statistik eine von John Nelder und Robert Wedderburn (1972) eingeführte wichtige Klasse von nichtlinearen Modellen, die eine Verallgemeinerung des klassischen linearen Regressionsmodells in der Regressionsanalyse darstellt.

Ähnlichkeiten zwischen Statistik und Verallgemeinerte lineare Modelle

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Liste von Statistik-Software

Statistik-Software versetzt die Statistik mit Hilfe leistungsfähiger Computer in die Lage, mit teilweise rechenintensiven Methoden sehr große Datenmengen zu analysieren.

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Vergleich zwischen Statistik und Verallgemeinerte lineare Modelle

Statistik verfügt über 128 Beziehungen, während Verallgemeinerte lineare Modelle hat 49. Als sie gemeinsam 1 haben, ist der Jaccard Index 0.56% = 1 / (128 + 49).

Referenzen

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