残差自回归模型的提出动机

残差自回归模型（Residual Autoregressive Model, RAR），并不是直接提及的术语，但广义线性模型（Generalized Linear Model, GLM）可以作为一个更广泛的框架来看待。GLM的提出动机是为了扩展传统线性回归模型的能力，特别是针对非正态响应变量的情况。正态分布的假设对于许多实际问题并不总是成立，比如教育数据[^1]可能就不满足这一条件。GLM允许残差服从不同的分布，如二项、泊松等，从而适应各种不同类型的计数或比例数据。

RAR模型可能是对这类非线性关系的一种建模尝试，它考虑了过去观测值的影响，即自回归部分，以更好地捕捉数据的时间序列特性或潜在的依赖结构。然而，具体的RAR模型并未在您提供的引用中详细说明。如果您想了解关于残差自回归在特定情境下的应用或建模动机，建议查阅相关的统计学文献或深入研究时间序列分析方法。