`glm`（广义线性模型）是R言语中用于拟合广义线性模型的一种函数。广义线性模型是一种计算模型，它答应因变量具有非正态散布，如二项散布、泊松散布、负二项散布等。`glm`函数是`stats`包的一部分，因而无需装置额定的包即可运用。

`glm`函数的根本语法如下：

```rglm```

其间，`formula`是一个描绘呼应变量和解说变量之间联系的公式，`family`是一个描绘呼应变量散布和链接函数的参数，`data`是一个数据框，包括了模型中的一切变量。

例如，假定咱们有一个二项散布的呼应变量`y`，和一个解说变量`x`，咱们能够运用`glm`函数来拟合一个逻辑回归模型，代码如下：

```rsummary```

这将输出模型的估量参数、标准误差、z值、p值等信息。

除了逻辑回归模型外，`glm`函数还能够用于拟合其他类型的广义线性模型，如泊松回归、负二项回归等。只需改动`family`参数的值即可。

R言语中的广义线性模型（GLM）及其运用

广义线性模型（GLM）是由John Nelder和Robert Wedderburn在1972年提出的。GLM的中心思维是将线性回归模型推行到更广泛的散布族中，使得模型能够习惯不同类型的数据。在GLM中，因变量可所以接连的、离散的或计数数据，而自变量可所以接连的、离散的或分类变量。

GLM由以下几个根本组成部分构成：

呼应变量（Response Variable）：一般表明为y，可所以接连的、离散的或计数数据。

猜测变量（Predictor Variable）：一般表明为x，可所以接连的、离散的或分类变量。

链接函数（Link Function）：将呼应变量的期望值与猜测变量之间的联系映射到线性空间，常用的链接函数有对数链接、指数链接和横竖切链接等。

散布族（Distribution Family）：描绘呼应变量的概率散布，常用的散布族有正态散布、泊松散布、二项散布等。

在R言语中，能够运用`glm()`函数进行GLM剖析。以下是一个简略的GLM剖析示例：

library(stats)

创立数据集

data

在上面的代码中，咱们首要加载了R的计算包`stats`，然后创立了一个包括呼应变量`y`和猜测变量`x`的数据集。接着，咱们运用`glm()`函数进行GLM剖析，指定了模型公式`y ~ x`、数据集`data`以及散布族`binomial()`（二项散布）。咱们运用`summary()`函数检查模型的摘要信息。

医学研讨：剖析疾病与危险要素之间的联系。

经济学：研讨经济增加与各种经济指标之间的联系。

环境科学：剖析环境要素对生物种群的影响。

社会科学：研讨社会现象与各种社会要素之间的联系。

与一般线性回归模型比较，GLM具有以下优势：

适用于更广泛的散布族，能够更好地拟合实践数据。

能够处理非线性联系，进步模型的猜测才能。

能够一起考虑多个猜测变量，进步模型的解说力。

广义线性模型（GLM）是计算学中一种重要的模型，它扩展了一般线性回归模型，答应因变量遵守不同的散布。在R言语中，能够运用`glm()`函数进行GLM剖析，适用于各种范畴的数据剖析。本文介绍了GLM的根本概念、运用场景以及怎么运用R进行GLM剖析，期望对读者有所协助。

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