Python statsmodel中的GLM残差

在Python statsmodels中，GLM（Generalized Linear Model）是一种广义线性模型，用于建立和分析具有非正态分布响应变量的回归模型。GLM可以处理各种类型的响应变量，包括二元、多元和计数数据。

GLM残差是指观测值与GLM模型的预测值之间的差异。残差可以用于评估模型的拟合程度和检测模型中的异常值或离群点。在GLM中，残差通常通过计算观测值与预测值之间的差异来获得。

GLM残差的计算方法可以根据不同的响应变量类型而有所不同。对于二元响应变量，可以使用对数几率残差（logit residual）或Pearson残差（Pearson residual）。对于多元响应变量，可以使用类似于线性回归的残差计算方法。对于计数数据，可以使用泊松残差（Poisson residual）或负二项残差（Negative Binomial residual）。

GLM残差的分析可以帮助我们评估模型的拟合优度和检测异常值。如果残差呈现出一定的模式或趋势，可能意味着模型没有很好地拟合数据，需要进一步调整模型。另外，如果残差中存在明显的离群点，可能需要考虑将其排除在模型之外。

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