可生成图片类型（推荐）
可生成数据表类型（推荐）
 | |
| 节点状态 |  /  Win10及以上可用在V1.0部署
|
|---|---|
广义估计方程_高斯  | |
| 节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
| 节点英文名 | 广义估计方程 高斯 |
| 功能主类别 | 数据分析 |
| 英文缩写 | 广义估计方程 高斯 |
| 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高斯分布又名正态分布, 这里属于一种线性回归, 是一种研究影响关系的方法，利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。在线性回归中,数据使用线性预测函数来建模,并且未知的模型参数也是通过数据来估计。 用途：用于处理重复测量数据和其他复杂数据结构。可以处理连续性响应变量的重复测量数据，尤其是当数据中存在复杂的相关性结构时。 参数：选择连续型高斯分布因变量，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 | |
| 相关节点 | |
| 上一节点 | 广义相加模型_泊松 |
| 下一节点 | 广义估计方程_逻辑 |
查找其他类别的节点，请参考以下列表
列表
数据处理节点
数据输入
变量处理
行列处理
矩阵处理
表格处理
列表
数据分析节点
描述性统计
统计检验
方差分析
相关分析
回归分析
Lasso回归 二项式Lasso回归 泊松Lasso回归 生存状态Lasso回归 高斯PLS回归Ridge回归 二项式Ridge回归 泊松Ridge回归 生存状态Ridge回归 高斯分位回归多分类逻辑回归多项式回归广义估计方程 伽玛广义估计方程 泊松广义估计方程 负二项广义估计方程 逻辑广义估计方程 高斯广义相加模型 伽玛广义相加模型 泊松广义相加模型 负二项广义相加模型 逻辑广义相加模型 高斯广义相加混合模型 伽玛广义相加混合模型 泊松广义相加混合模型 负二项广义相加混合模型 逻辑广义相加混合模型 高斯广义线性回归 伽玛广义线性回归 泊松广义线性回归 负二项广义线性回归 逆概率加权联合标准差稳健线性回归线性回归逐步回归逻辑回归
时序分析
潜变量分析
生存分析
多元分析
综合分析
列表
机器学习节点
列表
AI和神经网络
环境检测
