Pythonによる一般化線形モデル（GLM）入門 - Qiita一般化線形モデルとは 一般化線形モデルとは線形回帰やポアソン回帰、ロジスティック回帰などの、説明変数(x)によって応答変数(y)を説明する統計モデルの総称です。 さらに具体的に言うと、確率分布、線形予測子、リンク関数によって決まる統計モデルのことです。 確率分布 応答変数が従う確率分布です。 カウントデータなどの離散データを扱うためには、二項分布やポアソン分布がよく使われます。 株価などの連続量を表す連続データを扱うためには、正規分布やガンマ分布がよく使われます。 線形予測子 説明変数の一次結合で表されるモデル式のことです。 どの説明変数を使用するかであったり、どの交互作用項（説明変数の積で表される項）を使用するかを指定することができます。
