R语言中的广义线性模型怎么实现

在R语言中，可以使用glm()函数来实现广义线性模型。广义线性模型是线性模型的一种扩展，可以处理非正态分布的因变量，同时也可以通过链接函数来处理非线性的关系。

下面是一个使用glm()函数实现广义线性模型的示例代码：

# 构造数据
set.seed(123)
data <- data.frame(
  x = rnorm(100),
  y = rbinom(100, size = 1, prob = 0.5)
)

# 拟合广义线性模型
model <- glm(y ~ x, data = https://www.yisu.com/ask/data, family = binomial)>
在上面的代码中，我们首先构造了一个包含随机数据的数据框，然后使用glm()函数拟合了一个广义线性模型，其中因变量y是二项分布的，自变量x是连续变量。最后，使用summary()函数查看模型的结果。
除了二项分布，glm()函数还可以拟合其他类型的广义线性模型，比如泊松回归、高斯回归等。只需在family参数中指定相应的分布即可。