home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ El Mac 9 / El Mac 9.iso / Analizado en EL MAC / Updater / GLMStat 2.0.0 / GLMStat 68K / GLMStat 68K.rsrc / TEXT_134_GLM Menu.txt < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1996-06-02  |  2.7 KB  |  44 lines
  1. The items in this menu are repeated within the floating palette.
  2. Define
  3. Defines the Generalised Linear Model.
  4. Errors
  5. Normal, Poisson, Binomial, Gamma. Selecting each will cause the appropriate canonical link to be selected.
  6. Link
  7. Identity, Log, Logit, Probit, Complementary Log Log, Recprocal.
  8. Scale
  9. May be fixed or estimated.
  10. Offset
  11. Incorporates a known value into the linear predictor. For example for linear link the response is given by
  12.             y = offset+x√ü
  13. Weight
  14. Incorporates a known weight for each observation. A value of zero removes the observation from the analysis.
  15. Convergence
  16. The number of iterations of the fitting algorithm may be set. The default of 10 is normally sufficient but some data may require an increase. Failure to fit in 10 iterations usually means that something is wrong. For example your parameter estimates may be converging to + or - infinity. The convergence tolerance specifies the relative change in the deviance below which it is considered that the model has converged. Reducing this value results in more accurate estimates but may result in failure to converge. The default value represents a good compromise.
  17. Alias tolerance
  18. Determines the tolerance used in determining whether a parameter is aliased. Decreasing this value makes it less likely that a parameter will be aliased. 
  19. Residuals
  20. Residuals may be determined using the following methods:
  21. Deviance residual(i) = sign(y(i)-fv(i))*sqrt(d(i))
  22. Working residual(i) = (y(i)-fv(i))*dr(i)
  23. Pearson residual(i) = (y(i)-fv(i))/sqrt(va(i))
  24. Response residual(i) = (y(i)-fv(i))
  25. where:
  26. y(i) is the response for observation i
  27. fv(i) is the fitted value for observation i
  28. d(i) is the contribution to the deviance by observation i
  29. Fit
  30. Fits the model.
  31. Use command-click (non-contiguous selection) or shift-click (contiguous selection) to select columns from list and then add these to the model using Add * (adds all hierachial models) or Add (adds the terms singly). To remove terms from a model select them and click remove.
  32. Include constant 
  33. This causes a constant term to be included. Unchecking this box causes the constant to be removed. In terms of linear regression this causes the line to be fitted through the origin. If you have included a factor then a constant term will be include anyway.
  34. Estimates
  35. Displays estimates and standard errors for the current model with p-values if these are selected in the preferences.
  36. Residuals
  37. Displays residuals for the current model. (Calculated using the method specified in the Define dialog)
  38. Corr
  39. Displays the correlation matrix for the currently fitted parameters.
  40. Status
  41. Displays current model settings and convergence parameters.
  42. Summary
  43. Displays a summary of models previously fit.
  44.