glm模型和logit模型的区别

GLM模型（Generalized Linear Model）是一种广义线性模型，它将统计学中的线性回归模型和分类模型统一到一个框架中，它可以用于回归分析和分类分析。Logit模型（Logistic Regression）是一种分类模型，它可以用来分析二元变量，即只有两个可能结果的变量，通常是“是”和“否”。两种模型都是广义线性模型，但它们有一些明显的不同之处。GLM模型可以处理连续变量，而Logit模型只能处理二元变量；GLM模型允许进行线性回归和分类，而Logit模型只允许进行分类；最后，GLM模型可以应用于多个变量，而Logit模型只能应用于一个变量。