Ponderación y desplazamiento (modelos mixtos lineales generalizados)
Ponderación de análisis. El parámetro de escala es un parámetro del modelo estimado relacionado con la varianza de la respuesta. Los pesos de análisis son valores "conocidos" que pueden variar de una observación a otra. Si se especifica el campo de ponderación de análisis, el parámetro de escala, que está relacionado con la varianza de la respuesta, se divide por los valores de ponderación de análisis para cada observación. Los registros cuyos valores de ponderación de análisis es menor o igual que 0 o que son perdidos no se utilizan en el análisis.
Desplazamiento. El término desplazamiento es un predictor "estructural". El modelo no estima su coeficiente, pero se supone que tiene el valor 1. Por tanto, los valores del desplazamiento se suman sencillamente al predictor lineal del destino. Esto resulta especialmente útil en los modelos de regresión de Poisson, en los que cada caso puede tener diferentes niveles de exposición al evento de interés.
Por ejemplo, al modelar las tasas de accidente de diferentes conductores, hay una importante diferencia entre un conductor que ha sido el culpable de un accidente en tres años y un conductor que ha sido el culpable de un accidente en 25 años. El número de accidentes se puede modelar como una respuesta de Poisson o binomial negativa con un enlace de logaritmo si la experiencia del conductor se incluye como un término de desplazamiento.
Otras combinaciones de los tipos de distribución y enlace requerirán otras transformaciones de la variable de desplazamiento.