一般线性模型（general linear model，GLM）

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本文介绍了广义线性模型（GLM）与一般线性模型（GLM）的区别与联系。GLM是线性回归的推广，允许响应变量有非正态分布，而GLM是其特例，当响应变量服从正态分布时。GLM通过连接函数与线性模型相结合，而GLM则仅包含线性部分。在fMRI研究中，一般使用一般线性模型进行数据分析，其中回归因子可能包括任务刺激、头动参数等。

文章目录

广义线性模型与一般线性模型（前言）

  • 广义线性模型(generalizedlinear models，GLM)是对普通线性回归的一种灵活的推广，它允许有误差分布模型且非正态分布的响应变量。广义线性模型通过允许线性模型通过连接函数（link function）与响应变量的相关以及允许每个测量的方差的大小作为其预测值的函数来推广线性回归。
    公式为：
    E ( Y ) = g − 1 ( X β ) E(Y)=g^{-1}(X\beta) E(Y)=
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