泊松回歸適用于在給定時間內(nèi)響應(yīng)變量為事件發(fā)生數(shù)目的情形。它假設(shè)Y服從泊松分布，

其中λ是Y的均值（也等于方差）。此時，連接函數(shù)為log(λ)，概率分布為泊松分布，可用如下代碼

擬合泊松回歸模型：

glm(Y~X1+X2+X3, family=poisson(link="log"), data=mydata)

值得注意的是，標(biāo)準(zhǔn)線性模型也是廣義線性模型的一個特例。如果令連接函數(shù)g(μY)=μY或恒

等函數(shù)，并設(shè)定概率分布為正態(tài)（高斯）分布，那么：

glm(Y~X1+X2+X3, family=gaussian(link="identity"), data=mydata)

生成的結(jié)果與下列代碼的結(jié)果相同：

lm(Y~X1+X2+X3, data=mydata)

總之，廣義線性模型通過擬合響應(yīng)變量的條件均值的一個函數(shù)（不是響應(yīng)變量的條件均值），

假設(shè)響應(yīng)變量服從指數(shù)分布族中的某個分布（并不僅限于正態(tài)分布），極大地擴展了標(biāo)準(zhǔn)線性模

型。模型參數(shù)估計的推導(dǎo)依據(jù)的是極大似然估計，而非最小二乘法。