AIC по умолчанию glm() отличается от lm ()
Я выполняю линейную регрессию на данных, которая объединяет непрерывные и категориальные предикторы. Мой ответ, а также остатки обычно распределяются.
Я сравнивал результаты, заданные glm() с настройками по умолчанию, с параметрами lm(). Насколько я понимаю, значения по умолчанию для glm являются функцией тождественности для функции связи и нормально распределенных остатков. Хотя результаты, как правило, идентичны, их AIC существенно различаются. Мне интересно, почему.
Я предполагаю, что каждая модель может использовать свой алгоритм для расчета AIC, но в таком случае я игнорирую, который, если таковой имеется, является более подходящим.
Спасибо.