Cuando quieras aplicar un pequeño ajuste al documento, no debe tardar mucho en Registra bates. Este tipo de acción básica no tiene que requerir educación adicional ni pasar por manuales para aprenderlo. Con la herramienta de edición de documentos adecuada, no tardarás más tiempo del necesario para un cambio tan rápido. Usa DocHub para simplificar tu proceso de edición, ya seas un usuario experimentado o si es la primera vez que utilizas un servicio de editor en línea. Esta herramienta requerirá minutos o así para aprender a Registra bates. Lo único que se necesita para ser más efectivo con la edición es, de hecho, un perfil de DocHub.
Un editor de documentos simple como DocHub te ayudará a optimizar la cantidad de tiempo que necesitas dedicar a la edición de documentos, independientemente de tu conocimiento previo sobre este tipo de recursos. ¡Crea una cuenta ahora y mejora tu productividad instantáneamente con DocHub!
una de las cosas que los modelos lineales generalizados realmente generalizan son las relaciones entre las variables predictoras o variable con la media de una distribución así que en la regresión lineal normal tenemos que mu I es igual a algún beta 0 más beta 1 X I y este no es el caso de que tengamos solo una variable predictora y en los modelos lineales generalizados tenemos que alguna función de mu es igual a este predictor lineal y la pregunta es ¿por qué necesitamos tener esta función? ¿por qué no podemos simplemente usar la función identidad que tenemos aquí que básicamente significa que G mu es mu de I? ¿por qué necesitamos algo diferente a la función identidad? y creo que la razón principal es preservar la estructura de linealidad así que esta cosa aquí es una estructura lineal es una línea es un plano I etc. y si nuestros datos realmente vienen digamos así entonces tal vez no necesitamos ninguna transformación tal vez una línea recta funcione, sabes, si esto es nuevo y o Y también y esto es X entonces esta línea es nueva que i
