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。