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文档简介

1、我们前面介绍的一般线性模型、Logistic回归模型、对数线性模型、Poisson回归模型等，实际上均属于广义线性模型的范畴，广义线性模型包含的范围非常广泛，原因在于其对于因变量、因变量的概率分布等条件的限制放宽，使其应用范围加大。广义线性模型由以下几个部分组成1.因变量广义线性模型的因变量还是要去独立性，但是分布不再局限于正态分布一种，而是可以是指数族概率分布的任意一种，其方差也可以不稳定，但必须要能表达为依赖均值的函数线性部分广义线性模型因变量与自变量必须为线性关系，即因变量与自变量之间是一次方函数关系，这点和传统线性模型也一样连接函数用于描述因变量的期望值是如何和预测值相关联的由上可知，

2、和传统线性模型相比，广义线性模型主要从以下两个方面进行了扩展因变量的分布范围扩大连接函数的引入通过选定不同的因变量概率分布、连接函数等，就可以拟合各种不同的广义线性模型，例如当因变量分布为正态分布、连接函数为恒等函数时，就是拟合一般线性模型；当因变量分布为二项分布，连接函数为Logit函数时，就是拟合Logistic回归，当因变量分布为Poisson分布，连接函数为对数时，就是拟合Poisson回归，下面我们通过一个例子来进行说明广义线性模型在SPSS中的使用情况例，希望研究不同温度不同催化剂不同批次条件下，某化合物的转化率情况，数据如下根据本例的实验目的，可以采用方差分析，但是本例为嵌套实验

3、设计，共有三个因素，温度、催化剂、批次，其中温度是嵌套在催化剂因素下面的，因此SPSS无法直接使用方差分析的对话框来进行分析，需要在程序中进行修改，比较麻烦，但是如果使用广义线性模型，就可以直接使用对话框进行分析了分析广义线性模型广义线性模型犠製比总因变矗竜卜汕：iE态U已也含18100.0%L1排除C0.0%13100.0%似然比卡方dfSig.2357.5009.000Omnibus襁瓏因娈量:转化率(截距),a,b(a),cishua将拟合模型与应截距魁进首先输出的结果是模型信息和秦例处理情况，显示因娈量为转化率，曲于因娈臺罡连续变量，因此枫瘵分布假设淘正态，连接函数为恒等固数接下耒输出的结果淘模型中的连续变量和分类变童的描述信息和姒合优度表格，在此不再養述，看一下Omnibus该检验的目的星通过当前模型和不含自变量的模型进行比较，检验当前模型是否有青义，结果小于0-05,说明当前模型是有意义的，该方法使用的悬佩然比卡方检验，如果使用一般线性模型进行方差分析，该卡方值等于三型平方和。犠製比总犠製比总型Valdtdf湘(WE999045001.000a195S.D0Q2.000h(a4oi,opd6.000dshu.5001.480因甕豐:脾化宰(HE!,a.b(a).cishu等

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