統計模型
廣義線性模型(Generalized Linear Model, GLM)是一種統計模型，它是傳統線性迴歸模型的擴展，適用於因變量不屬於正態分佈的情況。
廣義線性模型基於指數分佈族，這包括伯努利分佈、二項分佈、泊松分佈、正態分佈等多種常見的概率分佈。它通過一箇叫做“聯繫函數”的橋樑，將因變量的數學期望（或稱爲均值）與自變量聯繫起來。這個聯繫函數是可自定義的，根據不同的數據類型和分佈，可以選擇不同的聯繫函數。因此，廣義線性模型能夠處理多種不同類型的響應變量。
廣義線性模型廣泛應用於生物學、醫學和社會科學等領域，能夠處理二分類、多分類、計數數據等多種類型的數據。常見的廣義線性模型的特例包括邏輯迴歸（用於二分類問題）、泊松迴歸（用於計數數據）和多元邏輯迴歸等。