R回归模型glm与lm的区别及应用实例

R回归模型glm与lm的区别及应用实例

简介:
在R语言中，回归模型是统计分析中常用的方法之一。其中，glm（generalized linear model）和lm（linear model）是两类常见的回归模型。本文将详细介绍这两个模型的区别，并通过实例演示它们的应用。

一、glm模型
glm（广义线性模型）是一种更加通用的模型，可以适用于更广泛的数据类型和问题。glm模型通过将观测变量与预测变量之间的关系建模为一个链接函数和一个误差项来进行拟合。相比于lm模型，glm模型可以处理更多类型的因变量（例如二元、多元或计数数据），并且不受正态性假设的限制。

glm模型的基本语法如下：

model <- glm(formula, family = family_type, data = data)

其中，formula表示回归方程，family表示使用的分布族，data表示数据集。

二、lm模型
lm（线性模型）是最简单也是最常见的回归模型。lm模型适用于因变量与预测变量之间呈线性关系、误差项服从正态分布的情况。lm模型的目标是找到最佳拟合直线，使得观测值和预测值之间的残差平方和最小。

lm模型的基本语法如下：

model <- lm(formula, data = data)

其中，formula表示回归方程，