Elegir la excelente plataforma de administración de documentos para tu negocio puede llevar tiempo. Tienes que evaluar todos los matices del software que estás considerando, comparar planes de precios y mantenerte alerta con los estándares de seguridad. Ciertamente, la capacidad de manejar todos los formatos, incluyendo LOG, es vital al considerar una plataforma. DocHub tiene un conjunto extenso de funciones y herramientas para asegurarte de que gestiones tareas de cualquier dificultad y manejes el formato de archivo LOG. Registra un perfil de DocHub, configura tu espacio de trabajo y comienza a trabajar con tus documentos.
DocHub es una plataforma integral todo en uno que te permite modificar tus documentos, firmarlos electrónicamente y crear plantillas reutilizables para los formularios más comúnmente utilizados. Ofrece una interfaz de usuario intuitiva y la capacidad de gestionar tus contratos y acuerdos en formato de archivo LOG en modo simplificado. No necesitas preocuparte por estudiar numerosas guías y sentirte ansioso porque el software es demasiado sofisticado. identificación de enlaces en LOG, asignar campos rellenables a los destinatarios seleccionados y recopilar firmas rápidamente. DocHub se trata de funciones efectivas para profesionales de todos los antecedentes y necesidades.
Mejora tus procesos de generación y aprobación de documentos con DocHub ahora mismo. Disfruta de todo esto utilizando una prueba gratuita y actualiza tu perfil cuando estés listo. Edita tus documentos, crea formularios y descubre todo lo que puedes hacer 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, ya sabes, si esto es nuevo y o Y también y esto es X, entonces esta línea es nueva que yo
