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Veuillez expliquer ce qu'est un "modèle linéaire généralisé"
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En statistique, un modèle linéaire généralisé (GLM) est une généralisation flexible de la régression linéaire ordinaire. Le GLM généralise la régression linéaire en permettant au modèle linéaire d'être lié à la variable de réponse via une fonction de lien et en permettant à l'amplitude de la variance de chaque mesure d'être une fonction de sa valeur prédite.
Les modèles linéaires généralisés ont été formulés par John Nelder et Robert Wedderburn comme un moyen d'unifier divers autres modèles statistiques, y compris la régression linéaire, la régression logistique et la régression de Poisson. Ils ont proposé une méthode des moindres carrés itérativement repondérée pour l'estimation du maximum de vraisemblance (MLE) des paramètres du modèle. MLE reste populaire et est la méthode par défaut sur de nombreux packages de calcul statistique. D'autres approches, y compris la régression bayésienne et l'ajustement des moindres carrés aux réponses à variance stabilisée, ont été développées.