什么是广义线性模型_CDA答疑社区

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2019-01-13 阅读量: 880

什么是广义线性模型

但在许多情况下，假设因变量为正态分布（甚

至连续型变量）并不合理，例如下面这几种情况。

 结果变量可能是类别型的。二值变量（比如：是/否、通过/未通过、活着/死亡）和多分类

变量（比如差/良好/优秀）都显然不是正态分布。

 结果变量可能是计数型的（比如，一周交通事故的数目，每日酒水消耗的数量）。这类变

量都是非负的有限值，而且它们的均值和方差通常都是相关的（正态分布变量间不是如

此，而是相互独立）。

广义线性模型扩展了线性模型的框架，它包含了非正态因变量的分析。

在本章中，我们将首先简要概述广义线性模型，并介绍如何使用glm()函数来进行估计。然

后重点关注该框架中两种流行的模型： Logistic回归（因变量为类别型）和泊松回归（因变量为

计数型）。

为了让讨论更有吸引力，我们将把广义线性模型应用到两个用标准线性模型无法轻易解决的

问题上。

 什么样的个人信息、人口统计信息和人际关系信息可以作为变量，用来预测婚姻出轨问

题？此时，结果变量为二值型（出轨/未出轨）。

 药物治疗对于八周中所发生的癫痫次数有何影响？此时，结果变量为计数型（癫痫次数）。

我们将利用Logistic回归来阐释第一个问题，用泊松回归阐释第二个问题。建模过程中，将

还考虑对每种方法进行扩展。

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