一般线性模型和线性回归的区别
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一般线性模型和线性回归都属于统计学中的线性模型，二者的区别在于：1. 目标变量不同：一般线性模型是对任意类型的响应变量建立线性模型，而线性回归是对连续型的响应变量建立线性模型。2. 建模方法不同：一般线性模型可以使用最小二乘法、广义最小二乘法等方法进行拟合，而线性回归通常使用最小二乘法进行拟合。3. 建模假设不同：一般线性模型假设响应变量的均值与自变量之间呈线性关系，而线性回归假设响应变量服从正态分布且均值与自变量之间呈线性关系。4. 模型解释不同：一般线性模型可以解释任意类型的响应变量，而线性回归可以解释连续型的响应变量，并可以通过回归系数来刻画自变量对响应变量的影响。
咨询记录 · 回答于2023-05-25
一般线性模型和线性回归的区别
一般线性模型和线性回归都属于统计学中的线性模型，二者的区别在于：1. 目标变量不同：一般线性模型是对任意类型的响应变量建立线性模型，而线性回归是对连续型的响应变量建立线性模型。2. 建模方法不同：一般线性模型可以使用最小二乘法、广义最小二乘法等方法进行拟合，而线性回归通常使用最小二乘法进行拟合。3. 建模假设不同：一般线性模型假设响应变量的均值与自变量之间呈线性关系，而线性回归假设响应变量服从正态分布且均值与自变量之间呈线性关系。4. 模型解释不同：一般线性模型可以解释任意类型的响应变量，而线性回归可以解释连续型的响应变量，并可以通过回归系数来刻画自变量对响应变量的影响。
你讲得真棒！可否详细说一下
请问还有什么不明白的地方吗
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