আমি মনে করি যে সমস্যাটি আপনাকে বিভ্রান্ত করছে তা হ'ল আপনি একটি যুক্তিযুক্ত ত্রুটি থাকার অভ্যস্ত। বেশিরভাগ মডেল না।
একটি যোগমূলক ত্রুটির সাথে লিনিয়ার গড় হিসাবে নয় লিনিয়ার রিগ্রেশন সম্পর্কে ভাবেন, তবে প্রতিক্রিয়াটি শর্তাধীন হিসাবে স্বাভাবিক:
(Y|X)∼N(Xβ,σ2I)
তারপরে জিএলএমগুলির সাথে বিশেষত, পোইসন রিগ্রেশন এবং লজিস্টিক রিগ্রেশনগুলির মিলগুলি আরও স্পষ্ট।
স্বাভাবিকের দুর্দান্ত বৈশিষ্ট্যগুলির কারণে, সাধারণ কেসটি গড় এবং একটি অ্যাডিটিভ ত্রুটির ভিত্তিতে লেখা যেতে পারে। এটি অন্যান্য মডেলের সাথে সর্বদা এতটা সুন্দর নয় এবং মডেলটির বিতরণ ফর্মটি আটকে রাখা বা অপেরাটর্নাম for এর জন্য একটি মডেল লেখার চেয়ে কমপক্ষে গড় এবং তারতম্য সম্পর্কে লিখতে অনুধাবন করে sense এবং বৈশিষ্ট্যগুলি বর্ণনা করার চেষ্টা করছে ।(Y|X)E(Y|X)Y−E(Y|X)
[আপনি ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের কোনও বিশেষ সংমিশ্রণ নিতে পারেন এবং এর প্রত্যাশা এবং এর থেকে বিচ্যুততার দিক থেকে প্রতিক্রিয়া পরিবর্তনশীল লিখতে পারেন - যদি আপনি করেন তবে 'ত্রুটি' - তবে এটি বিশেষত আলোকিত হয় না যখন এটি ভবিষ্যদ্বাণীকের প্রতিটি সংমিশ্রণের থেকে আলাদা কোনও বস্তু। বিচ্যুতি-প্রত্যাশা ফর্মের চেয়ে ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের একটি কার্য হিসাবে বিতরণ হিসাবে প্রতিক্রিয়া লিখতে সাধারণত এটি আরও তথ্যপূর্ণ এবং আরও স্বজ্ঞাত itive]
তাই যখন আপনি করতে পারেন এটা একটি ত্রুটি শব্দটি সঙ্গে 'লিখতে এটা শুধু কম সুবিধাজনক এবং ধারণার দিক থেকে কঠিন অন্য কিছু করার তাই চেয়ে না।