R回归模型glm与lm的区别

最新推荐文章于 2024-07-08 09:04:31 发布

ByteWhiz

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文章标签： r语言回归开发语言 R语言

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本文探讨R语言中线性回归模型(lm)与广义线性模型(glm)的主要区别。lm适用于连续型因变量，假设正态分布；而glm则通过选择不同分布和连接函数适应如离散型因变量的问题。示例展示了如何使用lm和glm进行模型拟合，强调在实际应用中根据问题选择合适模型的重要性。

R回归模型glm与lm的区别

线性回归（lm）和广义线性模型（glm）是在R语言中常用的统计模型。它们在很多方面相似，但也有一些关键的区别。本文将详细介绍这两种模型的区别，并提供相应的R代码示例。

模型适用性：
- lm：线性回归模型适用于因变量是连续型的情况。它假设因变量与自变量之间存在线性关系。
- glm：广义线性模型适用于因变量不一定是连续型的情况，可以处理离散型的因变量。glm采用了广义线性模型的框架，可以通过选择不同的分布和连接函数来适应不同类型的因变量。
分布和连接函数：
- lm：线性回归模型假设因变量服从正态分布，因此使用了恒等连接函数(identity link function)，即线性关系。
- glm：广义线性模型可以根据具体问题选择不同的分布和连接函数。例如，对于二分类问题，可以使用逻辑斯蒂分布(logistic distribution)和对数连接函数(logit link function)。

下面是一个使用lm和glm进行模型拟合的示例：

# 加载必要的库
library(ggplot2)

# 创建一个示例数据集
data <- data.frame(
  x <- seq(1, 10, by = 1),
  y <- c(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20),
  category <- c("A", "B", "A",

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