📚广义线性模型(1)广义线性模型🚀

在现代数据分析中，广义线性模型（GLM）是一个非常重要的工具箱！它通过扩展传统线性回归模型，能够处理更多复杂的数据类型和分布。🤔

首先，GLM的核心在于它的三个基本组成部分：随机成分、系统成分和连接函数。🌟 随机成分决定了数据的分布类型，比如正态分布、二项分布等；系统成分则是我们熟悉的线性组合部分，即自变量与参数的乘积之和；而连接函数则起到了桥梁作用，将随机成分与系统成分联系起来。🌈

举个例子，在医疗研究中，我们可能需要预测某种疾病的发生概率。这时，可以使用GLM中的逻辑回归模型，通过患者的年龄、性别等因素来建模，并利用逻辑函数将结果映射到[0, 1]区间内表示概率值。📊

总之，GLM为我们提供了强大的灵活性，无论是连续型还是离散型的数据，都可以找到适合的解决方案！💡

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