R杂志：2011年发表的文章，第3:2卷

glm2：用收敛问题拟合广义线性模型PDF下载
伊恩·马尔施纳,R杂志（2011）3:2，第12-15页。

摘要当使用迭代加权最小二乘法拟合广义线性模型时，R函数glm使用逐步逼近来处理某些类型的收敛问题。这在某些情况下很好地工作，但不收敛仍然是可能的，特别是对于非标准链接功能。在某些情况下，这是因为尽管缺乏收敛性，但从未调用过逐步处理。在其他情况下，会调用逐步处理，但无法诱导收敛。一种补救方法是采用比glm中当前可用的更严格的分步操作形式，以便在每次迭代中都强制减少偏差。这已经在glm2包中提供的glm2函数中实现。除了改进的计算算法外，glm2的操作方式与glm完全相同，并提供了改进的收敛特性。这些改进在这里用一个身份链接泊松模型进行了说明，但在其他情况下也是相关的。


CRAN包：全球2


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@第{RJ-2011-012条，author={Ian C.Marschner}，title={{glm2:用收敛性拟合广义线性模型问题}}，年份={2011}，journal＝｛｛R journal｝｝，doi={10.32614/RJ-2011-012}，url={https://doi.org/10.32614/RJ-2011-012},页数={12--15}，体积＝{3}，数字={2}}