广义线性预测模型

广义线性预测模型（generalized linear model），管理学-管理科学与工程-预测理论与方法-相关分析预测法-广义线性预测模型，假设实验者所测量的随机变量的分布函数与实验中系统性效应（即非随机的效应）可经由一连接函数（link function）建立起可以解释其相关性的函数的方法。简单最小二乘回归（Least-Squares Regression; OLS）的扩展。概述广义线性模型包括泊松回归模型、逻辑回归模型、概率单位回归模型等。广义线性模型应用最广泛的就是逻辑回归模型和泊松回归模型。逻辑回归模型将因变量建模为伯努利分布，输出是二值的，通常用来做二分类。泊松回归模型将因变量的分布建模为泊松分布，一般用来预测类似顾客数目、一个时间段内给定事件发生数目的问题。另外，对于多分类问题，将因变量建模为多项分布也是一个广义线性模型。广义线性模型是对线性模型经典理论的重要推广，是分析不同类型数据的重要工具。该模型既适用于连续数据，也适用于离散数据，特别是后者，如计数数据和属性数据等。广义线性模型在应用上，尤其是在医学、生物、经济、社会等数据的统计分析上，有重要的意义。