Подскажите, пожалуйста, является ли логистическая регрессионная модель обобщенной линейной моделью с логит-функцией связи и биномиальным распределением отклика (функция дисперсии биномиальная).
Я использовала пакет Stata для построения логистической регрессионной модели, переменная - отклик у меня бинарная. Получила оценки коэффициентов. Исследовала корреляцию между факторами, и два фактора сильно коррелировали. Как я понимаю, это может привести к недостоверности полученной модели. Затем я построила обобщенную линейную модель с логит - функцией связи и биномиальным распределением переменной-отклика. И результаты оказали ровно такими же. В связи с чем, у меня и возник этот вопрос.
И еще, пакет Stata выдает для обобщенной линейной модели выводит значения (1/df) Deviance и (1/df) Pearson, по которым, видимо, и производится вывод об адекватности модели. Не могли бы Вы подсказать, где можно почитать, что эти значения обозначают и как вычисляются.

GLM при логит-трансформации при условии биномиального распределения ошибки и есть логистическая регрессия. Все правильно. Почитать можно в любом руководстве по логистической регресии, например Hosmer, Lemeshov, Applied Logistic Regression. Краткое обсуждение по диагностике в логистической регрессии см. здесь
http://www.ats.ucla.edu/stat/stata/webbook...3/statalog3.htm

Спасибо Вам за ответ. Ссылка помогла разобраться!