Déplacez un paramètre le long de la courbe de log-vraisemblance d’un échantillon fixe et voyez la distribution ajustée suivre, le sommet se trouvant exactement à l’estimateur du maximum de vraisemblance.
Un échantillon fixe de 40 comptages d’événements observés.
Le maximum de vraisemblance demande : quel λ rend les données observées les plus probables ? Déplacez λ et la log-vraisemblance monte vers un pic unique, exactement à la moyenne empirique (1.55), et les barres ajustées s’alignent alors sur les fréquences observées. Chaque GLM de ce site est cette même montée, simplement en plus de dimensions.
Fonctionne entièrement dans votre navigateur. Rien de ce que vous saisissez n’est envoyé ni conservé.
Pourquoi une droite ne peut pas modéliser une probabilité, comment la fonction logistique y remédie, et ce que signifient les coefficients en log-cotes, avec un pas de montée de gradient et un ajustement convergé calculés et vérifiés numériquement.
Dériver les coefficients des moindres carrés en différenciant la somme des carrés des résidus, puis mener à la main un ajustement complet sur cinq observations : coefficients, valeurs ajustées, résidus, RSS et R², chacun vérifié numériquement.