内容简介
广义线性模型（Generalized Linear Models, GLM）是统计学中一种重要的模型框架，它扩展了传统的线性回归模型，适用于因变量不满足正态分布的情况。GLM通过连接函数（link function）将因变量的期望值与线性预测器联系起来，从而能够处理多种类型的响应变量，如二分类、计数数据等。
本书系统地介绍了广义线性模型的基本理论、方法及其在实际中的应用。内容包括模型的构建、参数估计、假设检验、模型诊断等。通过丰富的案例和实际数据，帮助读者理解和掌握GLM的核心概念和应用技巧。
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