为什么我的二项式GLM有多个预测行？

二项式广义线性模型（Generalized Linear Model, GLM）是一种用于建立二项分布数据模型的统计模型。它是广义线性模型的一种特例，适用于因变量为二分类（成功与失败）的情况。

在二项式GLM中，可能会出现多个预测行的情况。这是因为二项式GLM模型中的预测行是基于模型中的自变量和参数进行计算得出的。当模型中存在多个自变量或交互项时，每个自变量或交互项都会对应一个预测行。

每个预测行代表了在给定自变量取值的情况下，模型对应的预测结果。通过对比不同预测行的预测结果，可以了解不同自变量取值对应的预测概率或预测类别。

对于二项式GLM的多个预测行，可以通过以下步骤进行解释和分析：

1. 预测行的数量：预测行的数量等于模型中自变量的组合数。如果模型中只有一个自变量，则只会有一个预测行。如果模型中有多个自变量或交互项，则会有多个预测行。
2. 预测行的含义：每个预测行代表了一组自变量取值的情况下，模型对应的预测结果。可以通过观察每个预测行的自变量取值和对应的预测结果，来理解模型对不同自变量取值的响应。
3. 预测行的权重：在二项式GLM中，每个预测行可能会有不同的权重。权重可以反映模型对不同自变量取值的重要性或影响程度。可以通过查看模型的参数估计结果或权重系数，来了解每个预测行的权重情况。

总结起来，二项式GLM模型中出现多个预测行是正常的现象，它们代表了不同自变量取值情况下的预测结果。通过分析每个预测行的自变量取值、预测结果和权重，可以深入理解模型对不同自变量的响应和影响。