广义估计方程 伽玛：修订间差异

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2024年1月19日 (五) 19:11的最新版本

Generalized Estimating Equation Gamma.png
节点状态
Windows / Windows 10 Win10及以上可用
在V1.0.2部署
广义估计方程_伽玛Generalized Estimating Equation Gamma.svg
节点开发者决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS)
节点英文名Generalized Estimating Equation_Gamma
功能主类别数据分析
英文缩写GEEGamma
功能亚类别回归分析
节点类型数据挖掘
开发语言R
节点简介

广义估计方程是一种研究纵向数据(比如重复测量数据,面板数据)的方法。用于估计广义线性模型的参数,其中线性模型的结果之间可能存在未知的相关性, 对于纵向数据,不满足方差分析条件的重复测量设计资料可以采用广义估计方程来进行分析。纵向数据是按时间顺序对个体进行重复测量得到的资料伽玛回归是因变量为正数的回归，不能是0和负数。用来解决的问题是要等到n个随机事件都发生，需要经历多久时间。

用途：用于处理重复测量数据和其他复杂数据结构。用于分析正的连续数据，特别是当这些数据呈偏态分布且关注的是均值的变化时。

参数：选择正数连续型伽玛分布因变量，ID变量，和自变量。

端口数量与逻辑控制(PC)
Input-入口5个
Output-出口2个
Loop-支持循环是
If/Switch-支持逻辑判断否
输入输出
可生成图片类型（推荐）
可生成数据表类型（推荐）
相关节点
上一节点广义估计方程_逻辑
下一节点广义估计方程_负二项
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