关于结合数学,统计方法以及程序语言对经济活动来做风险分析,评估的见解.
 假设残差独立且具有相同的方差.如果我们可视化线性回归,会看到:
 它将基于某些误差项生成与先前描述的模型相同的模型.该模型可以在下面看到,
 这里确实有两部分:平均值的线性增加  和正态分布的恒定方差 .
 另一方面,如果我们假设泊松回归,
 4.R语言里的非线性模型:多项式回归,局部样条,平滑样条,广义加性模型分析
 有两件事同时发生了变化:我们的模型不再是线性的,而是指数的 ,并且方差也随着解释变量的增加而增加 ,因为有了泊松回归,
 如果改编前面的代码,我们得到
 问题是,当我们从线性模型引入Poisson回归时,我们改变了两件事.因此,让我们看看当我们分别更改两个组件时会发生什么.首先,我们可以使用高斯模型来更改链接函数,但是这次是乘法模型(具有对数链接函数)
 这次是非线性的.或者我们可以在Poisson回归中更改链接函数,以获得线性模型,但异方差
 因此,这基本上就是GLM的目的.
 本文借鉴了作者最近为"R语言数据分析挖掘必知必会 "课堂做的准备.
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