Me doy cuenta de que esta puede ser una pregunta potencialmente amplia, pero me preguntaba si hay supuestos que indiquen el uso de un GAM (modelo aditivo generalizado) sobre un GLM (modelo lineal generalizado).
Hace poco alguien me dijo que los GAM sólo deberían utilizarse cuando asumo que la estructura de datos es "aditiva", es decir, espero que las adiciones de x predigan y. Otra persona señaló que un GAM hace un tipo diferente de análisis de regresión que un GLM, y que se prefiere un GLM cuando se puede asumir la linealidad.
En el pasado he utilizado un GAM para los datos ecológicos, por ejemplo:
- series temporales continuas
- cuando los datos no tenían una forma lineal
- Tenía múltiples x para predecir mis y que pensaba que tenían alguna interacción no lineal que podía visualizar utilizando "gráficos de superficie" junto con una prueba estadística
Evidentemente, no entiendo muy bien en qué se diferencia un GAM de un GLM. Creo que es una prueba estadística válida, (y veo un aumento en el uso de GAMs, al menos en las revistas ecológicas), pero necesito saber mejor cuando se indica su uso sobre otros análisis de regresión.
