GLM(Generalized Linear Model)是一种统计模型,用于描述和分析因变量与自变量之间的关系。它是线性回归模型的扩展,可以处理非正态分布的响应变量和非线性关系。
GLM的优势在于:
- 灵活性:GLM可以适应各种类型的响应变量,包括二元、多元、计数、连续和时间序列数据。
- 解释性:GLM提供了对自变量与因变量之间关系的解释,通过估计参数的显著性和方向,可以推断变量之间的影响程度。
- 预测能力:通过拟合GLM模型,可以进行预测和推断,从而帮助决策和规划。
GLM的应用场景包括但不限于:
- 金融领域:用于预测股票价格、货币汇率等金融指标。
- 医学研究:用于分析药物疗效、疾病风险等医学数据。
- 市场营销:用于预测销售额、市场份额等市场指标。
- 工程领域:用于分析产品质量、生产效率等工程数据。
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