Это просто связано с техникой оценки - как получается набор оценок для параметров в модели. Обобщенная линейная модель подгоняется методом итеративно переоцененных наименьших квадратов. Для начала выбирается произвольный набор весов (часто все равны начальному), затем выбираются оценки параметров в линейном предикторе, которые минимизируют взвешенную сумму квадратов невязок. Эти оценочные параметры в линейном предикторе используются для оценки нового вектора средних. Отсюда выводится новый набор весов - например, в зависимости от того, какое семейство и функция связи используются, дисперсия ответа может быть пропорциональна среднему значению ответа, поэтому веса будут обратно пропорциональны среднему значению. Этот новый набор весов используется в новой итерации всей процедуры.
Таким образом, три аргумента для glm (), о которых вы спрашивали, являются просто способом для пользователя запустить процедуру в некоторой произвольной точке, вместо того, чтобы позволить ему выбирать свою собственную начальную точку по умолчанию. Из файла справки, на который вы ссылаетесь:
- start - начальные значения параметров в линейном предикторе.
- etastart - начальные значения для линейного предиктора.
- mustart - начальные значения для вектора средних.
glm()
байесовский :-)