glm の当てはめについて、事前重みが 0 でない行の標準化 Pearson 残差 (既定) または標準化逸脱度残差です。R の rstandard() と同等です。残差は sigma sqrt(1 - h) で割ります (sigma は分散パラメータの平方根。R 4.6 と同じ)。R 4.6 の既定の type は "pearson" で、R 4.6 より前は "deviance" です。
glm
rstandard()
"pearson"
"deviance"
const fit = glm([1, 2, 3, 4, 5, 6], [0, 0, 1, 0, 1, 1], { family: "binomial" });glmRstandard(fit); // [-0.25904, -0.50996, 1.6658, -1.6658, 0.50996, 0.25904]glmRstandard(fit, { type: "deviance" }); // [-0.36205, -0.69432, 1.7753, -1.7753, 0.69432, 0.36205] コピー
const fit = glm([1, 2, 3, 4, 5, 6], [0, 0, 1, 0, 1, 1], { family: "binomial" });glmRstandard(fit); // [-0.25904, -0.50996, 1.6658, -1.6658, 0.50996, 0.25904]glmRstandard(fit, { type: "deviance" }); // [-0.36205, -0.69432, 1.7753, -1.7753, 0.69432, 0.36205]
glmの当てはめについて、事前重みが 0 でない行の標準化 Pearson 残差 (既定) または標準化逸脱度残差です。R のrstandard()と同等です。残差は sigma sqrt(1 - h) で割ります (sigma は分散パラメータの平方根。R 4.6 と同じ)。R 4.6 の既定の type は"pearson"で、R 4.6 より前は"deviance"です。