対数変換と一般化線形モデル - DTAL（旧RCEAL）留学記録免責事項 以下は私がここ一ヶ月強ほどで学習した内容ですので、誤っている可能性があります。誤りを発見された方はご指摘を頂けると嬉しいです。 主旨 Rで以下の二者は同一のモデルを構築すると思っていたのが、間違っていましたという話です。 1. lm(log(y) ~ x) 2. glm(y ~ x, family = gaussian(link = log)) 背景 必要があり、指数関数（）あるいは冪関数（）に従う二変量（xとy）をRでモデル化する方法について調べていました。 私のこれまでの理解は、以前は変数変換を施すことにより誤差を正規分布に近づけ、それに最小二乗法に基づく線形モデルを当てはめていたのが、近年では一般化線形モデルを用いることにより正規分布以外の誤差も扱えるようになり、そちらを使うことが多い、というものでした。つまり一般化線形モデルが変数変換に取って代わったと思っていました。しか
