R语言中广义线性模型的分布和连接函数

广义线性模型（Generalized Linear Models，简称GLM）是一种在统计建模中常用的方法，可以处理不符合正态分布假设的响应变量。在R语言中，GLM模型的构建涉及到选择合适的分布函数和连接函数。本文将介绍R语言中广义线性模型的分布和连接函数，并提供相应的源代码示例。

一、分布函数（Distribution Functions）

在GLM中，分布函数用于描述响应变量的分布类型。常见的分布函数包括：

1. 正态分布（Normal Distribution）：适用于连续型响应变量，如身高、体重等。

# 正态分布的GLM示例
model <- glm(response ~ predictor, data = mydata, family = gaussian())

2. 二项分布（Binomial Distribution）：适用于二元响应变量，如成功与失败的次数。

# 二项分布的GLM示例
model <- glm(response ~ predictor, data = mydata, family = binomial())

3. 泊松分布（Poisson Distribution）：适用于计数型响应变量，如事件发生次数。

# 泊松分布的GLM示例
model <- glm