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R中glm(y~x,family=poisson(link=log))的残差(XX)与XX$残差之差

R中glm(y~x,family=poisson(link=log))的残差是指观测值与模型预测值之间的差异。在这个问题中,XX代表的是具体的残差类型,而XX$残差代表的是使用XX方法计算得到的残差。

在广义线性模型(Generalized Linear Model,GLM)中,使用family参数指定了响应变量的分布类型和链接函数。在这个例子中,family=poisson(link=log)表示使用泊松分布作为响应变量的分布类型,并使用对数链接函数。

对于这个问题,我们需要知道具体的残差类型和计算方法才能给出完整的答案。常见的残差类型包括:

  1. 普通残差(Residuals):观测值与模型预测值之间的差异。
  2. 学生化残差(Studentized Residuals):将普通残差除以其标准差,用于检测异常值。
  3. 删除残差(Deleted Residuals):在计算普通残差时,将每个观测值删除后重新拟合模型得到的残差。
  4. 部分残差(Partial Residuals):在多元回归中,通过将其他自变量保持不变,改变一个自变量的取值来计算的残差。

对于XX$残差,我们需要知道XX是什么方法或函数,才能确定具体的残差类型和计算方法。

请提供更多关于XX和XX$残差的信息,以便给出更准确和全面的答案。

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