Обобщенные аддитивные модели для местоположения, масштаба и формы (GAMLSS)

GAMLSS — это широкий класс полупараметрических регрессионных моделей, представленный Робертом Ригби и Микисом Стасинопулосом в 2005 году. В отличие от классической регрессии, которая моделирует только среднее значение отклика, GAMLSS позволяет моделировать каждый параметр выбранного параметрического распределения — местоположение (например, среднее), масштаб (например, дисперсию) и форму (например, асимметрию, эксцесс) — как аддитивную функцию ковариат. Это позволяет одновременно захватывать гетероскедастичность, асимметрию и тяжелые хвосты в единой унифицированной структуре.