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Um modelo log-linear é um modelo matemático que assume a forma de uma função cujo logaritmo é igual a uma combinação linear dos parâmetros do modelo, o que permite aplicar regressão linear (possivelmente multivariada ) . Ou seja, tem a forma geral

${\ displaystyle \ exp \ left (c + \ sum _ {i} w_ {i} f_ {i} (X) \ right)}$,

em que o f _i ( X ) são as quantidades que são funções da variável X , em geral um vector de valores, ao passo que c e o w _i representam os parâmetros do modelo.

O termo pode ser usado especificamente para:

• Um gráfico log-linear ou gráfico, que é um tipo de gráfico semi-log .
• Regressão de Poisson para tabelas de contingência, um tipo de modelo linear generalizado .

As aplicações específicas dos modelos log-lineares são aquelas em que a quantidade de saída está na faixa de 0 a ∞, para valores das variáveis ​​independentes X , ou mais imediatamente, as grandezas transformadas f _i ( X ) na faixa de −∞ a + ∞. Isso pode ser contrastado com modelos logísticos, semelhantes à função logística , para os quais a quantidade de saída está na faixa de 0 a 1. Assim, os contextos onde esses modelos são úteis ou realistas muitas vezes dependem da faixa dos valores sendo modelados.

Veja também

• Análise log-linear
• Modelo linear geral
• Modelo linear generalizado
• Distribuição Boltzmann
• Elasticidade

Leitura adicional

• Gujarati, Damodar N .; Porter, Dawn C. (2009). "Como medir a elasticidade: o modelo log-linear". Econometria básica . Nova York: McGraw-Hill / Irwin. pp. 159–162. ISBN 978-0-07-337577-9.