廣義微分回歸分析是壹種廣義線性模型，是普通線性回歸模型的推廣，有許多變體或衍生物，可以處理更廣泛的實際問題。與傳統的線性模型相比，GLM有以下三個特點:可以處理不符合正態分布的數據，如二項式、泊松、正態和伽瑪分布；可以實現非線性函數的轉換，使建模更好地擬合數據，探索因素的交互影響；可以處理離散型因素和分類型數值型因素，也支持多重* * *線性過高的情況。
傳統的線性回歸是壹種簡單的統計分析方法，它假設自變量和因變量之間存在線性關系，並用直線來描述這種關系。廣義微分回歸分析更加靈活，可以處理非線性關系，同時考慮多個自變量對因變量的影響。
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