Linear regression에서 least square estimator랑 mle 둘다 배우잖아근데 glm에서는 바로 mle만 배우고 least square estimator는 안배우더라고이유가 뭐임?
lm->glm-> glmm이 MLE 테크트리고, lm-> gls -> gee 는 least square 테크트리
아 그냥 보고싶은 추정이 다른거구나? gee는 뭐 약자임?
Generalized estimating equation
linear model은 시그널(평균)+노이즈(오차항)으로 표현이 되서 least square로 가능한데
GLM은 시그널(X*b)+노이즈(e_i) 형태로 표현하기 곤란해서 least square 못한다.