以下內容為盧朓老師在B站進行的分享，可以作為學習參考：

在介紹廣義線性模型之前, 我們先看看常規(guī)線性回歸模型. 

常規(guī)線性回歸（ConventionalLinear Regression），也稱為普通最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）線性回歸，是統(tǒng)計學和機器學習中最基礎且廣泛應用的一種回歸分析技術。

這個可以參考北太天元科普：最小二乘法和線性回歸 - 嗶哩嗶哩 (bilibili.com)

常規(guī)線性回歸是一種用于分析兩個或多個變量之間線性關系的統(tǒng)計方法。它通過擬合一條直線（或超平面）來描述因變量（目標變量）與一個或多個自變量（預測變量）之間的關系。這種模型基于一個基本假設：自變量與因變量之間存在線性關系。

常規(guī)線性回歸的數(shù)學表達式為：

* 簡單線性回歸（單變量）：  

* 多元線性回歸（多變量）：    

其中，Y是因變量，X是自變量（在多元線性回歸中，X代表多個自變量X_1, X_2, ..., X_n），是截距項，是回歸系數(shù)，ε是誤差項，表示模型未能解釋的變異部分。

常規(guī)線性回歸通過最小二乘法來擬合模型。最小二乘法的目標是找到最佳的回歸系數(shù)β0, β1, ..., βn，使得實際觀測值與模型預測值之間的殘差平方和最小。殘差平方和的公式為：

RSS =      

其中，是實際觀測值，是模型預測值。

常規(guī)線性回歸的有效性基于以下假設條件：

* 線性關系：自變量與因變量之間存在線性關系。

* 獨立性：觀測值之間相互獨立。

* 同方差性：誤差項的方差恒定。

* 正態(tài)性：誤差項服從正態(tài)分布。

上面的自變量又被稱為協(xié)變量、預測變量、解釋變量,  是那些用于預測或解釋 因變量（響應變量）變化的變量。

線性回顧,我們假設因變量   , 我們的目的是尋找  也就是  ,  我們假設  . 

在廣義線性模型（GLM）中，這些自變量通過線性組合的方式影響因變量的分布，即使這種影響在最終模型中可能表現(xiàn)為非線性關系。因此，盡管模型可能包含非線性的元素，但它們仍然被視為“線性”的，因為自變量的影響是通過線性組合傳遞的, 并通過鏈接函數(shù)與線性預測器建立非線性關系。廣義線性模型（GLMs）是統(tǒng)計學中一類非常強大且靈活的回歸模型，它擴展了普通線性回歸模型的應用范圍。本文將對廣義線性模型進行詳細介紹，并清晰地闡述其數(shù)學基礎和應用場景。

一、背景與動機

普通線性回歸模型假設響應變量服從正態(tài)分布，且其均值是預測變量的線性函數(shù)。然而，在實際應用中，這一假設往往不成立。例如，在二分類問題中，響應變量通常服從二項分布；在計數(shù)數(shù)據(jù)中，響應變量可能服從泊松分布。為了處理這些非正態(tài)分布數(shù)據(jù)，廣義線性模型應運而生。

二、廣義線性模型的基本概念

廣義線性模型包含三個主要組成部分：

1. 隨機部分(random component)：定義了響應變量的概率分布。例如，在線性回歸中， 遵循正態(tài)分布；而在二元邏輯回歸中， 遵循二項分布。這是模型中唯一的隨機元素，不包含單獨的誤差項。常見的分布類型包括正態(tài)分布、二項分布、泊松分布等。

2. 系統(tǒng)部分(systematic component)：描述了模型中的解釋變量  及其線性組合。具體來說，就是這些解釋變量的加權和，如 。

3. 鏈接函數(shù)(Link function, 記作 η 或 g(μ))：它連接了模型的隨機部分（響應變量的分布）和系統(tǒng)部分（解釋變量的線性組合）。鏈接函數(shù)  或  是一個函數(shù)，它將響應變量的期望值  與解釋變量的線性組合 聯(lián)系起來。通過鏈接函數(shù)，我們可以將線性預測器   （解釋變量的線性組合）轉換為響應變量的期望值 。這允許我們使用線性模型來描述非線性的關系。在經(jīng)典回歸（即普通最小二乘回歸）中，鏈接函數(shù)是恒等函數(shù)，即： 這里，鏈接函數(shù)沒有改變期望值的形式，因此線性預測器   直接等于響應變量的期望值 。 在邏輯回歸中，響應變量  通常是一個二值變量（例如，成功或失?。?，其期望值  代表成功的概率 。邏輯回歸使用logit鏈接函數(shù)，定義為： 其中， 是成功的概率。 通過這個鏈接函數(shù)，我們可以將線性預測器    轉換為成功的概率  。具體來說，我們有： 這是邏輯回歸中著名的sigmoid函數(shù)，它將線性預測器映射到(0, 1)區(qū)間內的概率值。

在廣義線性模型（GLM）的框架中，假設響應變量 Y 的條件分布屬于指數(shù)分布族是一個基本的、必需的假設。這個假設是GLM理論構建的基礎，它允許我們使用一套系統(tǒng)的方法來處理不同類型的響應變量和預測變量之間的關系。

指數(shù)分布族包括了許多常見的分布，如正態(tài)分布、二項分布、泊松分布等，這些分布都可以通過GLM進行建模。在這個框架下，我們可以通過指定鏈接函數(shù)來連接線性預測器和響應變量的期望值，從而靈活地適應不同的數(shù)據(jù)特性和預測需求。

北太天元的用于廣義線性模型的擬合.

設響應變量   的條件分布屬于指數(shù)分布族，其概率密度函數(shù)（或概率質量函數(shù)）可以表示為：

其中：

-        是自然參數(shù)，決定了分布的具體形狀。

-    是尺度參數(shù)，通常與分布的方差有關。

-   和  是已知函數(shù)，用于確保概率密度函數(shù)或概率質量函數(shù)的積分（或求和）為1。

在廣義線性模型中，我們假設：

1. 分布假設：給定預測變量  ，響應變量   的條件分布屬于指數(shù)分布族。

2. 線性預測器與期望值的聯(lián)系：響應變量  的數(shù)學期望值  是線性預測器  的函數(shù)，即  。這里   是鏈接函數(shù)，它決定了線性預測器如何與響應變量的期望值相聯(lián)系。

3. 自然參數(shù)與線性預測器的關系：自然參數(shù)      是線性預測器   的函數(shù)，即  。這進一步明確了線性預測器如何影響分布的具體形狀。

三、常見鏈接函數(shù)與分布類型

- 正態(tài)分布（Normal Distribution）：

  - 用途：通常用于連續(xù)數(shù)據(jù)的預測。

  - 鏈接函數(shù)：恒等函數(shù)（IdentityFunction），即   。因此，  。

- 二項分布（Binomial Distribution）：

  - 用途：用于二分類問題（如邏輯回歸）。

  - 鏈接函數(shù)：Logit 函數(shù)（對數(shù)幾率函數(shù)），即   。因此，  （即邏輯函數(shù)）。

- 泊松分布（Poisson Distribution）：

  - 用途：用于計數(shù)數(shù)據(jù)的建模（如事件發(fā)生的次數(shù)）。

  - 鏈接函數(shù)：自然對數(shù)函數(shù)（Natural LogarithmFunction），即   。因此，  。

- 多項分布（Multinomial Distribution）：

  - 用途：用于多分類問題。

  - 鏈接函數(shù)：Softmax 函數(shù)，即對于每個類別 i，有     （在多類別情況下，鏈接函數(shù)應用于每個類別的線性預測器，并確保所有類別的概率之和為1）。

廣義線性模型通過指數(shù)分布族和鏈接函數(shù)提供了一種靈活的框架，用于建模各種類型的數(shù)據(jù)和響應變量。通過選擇合適的分布類型和鏈接函數(shù)，我們可以構建適應不同數(shù)據(jù)特性和預測需求的模型。

 四、函數(shù)擬合和廣義線性回歸

開普勒第三定律，也稱為行星運動定律，描述了行星繞太陽運動的軌道周期與其軌道半長軸之間的關系。具體來說，該定律指出：繞以太陽為焦點的橢圓軌道運行的所有行星，其各自橢圓軌道半長軸的立方與周期的平方之比是一個常量。用數(shù)學表達式表示即：a³/T²=k，其中a是軌道半長軸，T是軌道周期，k是一個與行星無關的常量，只與中心天體（在這里是太陽）的質量有關。這個關系實際上是一個非線性關系，因為它涉及到軌道半長軸的立方與周期的平方之比。在非線性關系中，變量之間的關系不是直線或平面，而是曲線或更復雜的形狀。開普勒第三定律中的這種非線性關系揭示了行星運動的一個基本規(guī)律，即行星的軌道周期與其軌道大小之間存在一個特定的比例關系。

對一系列觀測數(shù)據(jù)進行函數(shù)擬合在天文學、物理學、工程學等多個領域中非常常見，用于預測、解釋數(shù)據(jù)背后的物理規(guī)律或進行模型優(yōu)化。函數(shù)擬合的目標通常是找到一個數(shù)學函數(shù)，該函數(shù)能夠盡可能準確地描述觀察的數(shù)據(jù)點。

在許多情況下，數(shù)據(jù)可能呈現(xiàn)出非線性關系，這使得直接擬合變得復雜。然而，通過對變量取對數(shù)，可以將某些類型的非線性關系轉化為線性關系，從而簡化擬合過程。這種方法基于對數(shù)函數(shù)的特性，即對數(shù)函數(shù)可以將乘法關系轉化為加法關系。

具體來說，如果數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出指數(shù)關系（例如，），則可以通過對 y 取對數(shù)來將其轉化為線性關系(我們舉得例子還kepler做得 T = 1/k * a^(3/2) 不太一樣，但是道理是類似的)：

這樣，原本的非線性關系就變成了關于$ log(y) 和 x 的線性關系，可以使用線性回歸等簡單方法來進行擬合。

廣義線性模型（GLM）是線性模型的擴展，它允許因變量服從更廣泛的概率分布，并通過鏈接函數(shù)將線性預測器與因變量的期望值或分布聯(lián)系起來。在GLM的框架中，當因變量服從指數(shù)分布族（如泊松分布、伽馬分布等）時，通常會使用對數(shù)鏈接函數(shù)。

將對數(shù)轉換與GLM聯(lián)系起來的關鍵在于，對數(shù)轉換實際上是一種特殊形式的鏈接函數(shù)。在GLM中，鏈接函數(shù)用于將線性預測器（即自變量的線性組合）映射到因變量的期望值或分布上。對于指數(shù)分布族，對數(shù)鏈接函數(shù)是一種常用的選擇，因為它能夠保持因變量與自變量之間的非線性關系（在原始尺度上），同時在線性預測器的尺度上保持線性關系。

因此，當我們通過取對數(shù)來轉化非線性關系為線性關系并進行擬合時，實際上是在使用一種類似于GLM中的對數(shù)鏈接函數(shù)的方法。雖然很多時候我們可以采用更加直觀和簡單的方法（例如，直接對因變量和自變量單獨或者同時取對數(shù)，然后使用線性回歸），但GLM提供了更嚴格的統(tǒng)計框架和更廣泛的適用性。下面我們用代碼給出 數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出指數(shù)關系y = a*exp(bx)，我們使用兩種方法來做數(shù)據(jù)擬合： 第一種方法是使用對y取對數(shù)，然后使用線性回歸（或者說最小二乘法）；第二種方法是使用GLM（特別是選擇泊松分布和對數(shù)鏈接函數(shù)）。 第一種方法我們使用北太天元的 polyfit 函數(shù)， 第二種方法，我們使用北太天元的 glmfit 函數(shù)。 

% 生成模擬數(shù)據(jù) 
n = 30; % 數(shù)據(jù)點數(shù)量 
x = linspace(0, 10, n)'; % 自變量 
a = 2; % 指數(shù)函數(shù)參數(shù)a 
b = 0.5; % 指數(shù)函數(shù)參數(shù)b 
y = a * exp(b * x) + randn(n, 1) * 0.05; % 因變量，添加了一些噪聲 

% Kepler的指數(shù)函數(shù)擬合（假設他已知是指數(shù)關系） 
% 對y取對數(shù)，轉化為線性關系 
log_y = log(y);   % log_y = log(a) + b * x ; 

% 使用線性回歸擬合轉化后的數(shù)據(jù) 
p_kepler = polyfit(x, log_y, 1); % 這里polyfit只用于演示，實際上Kepler可能用其他方法 
beta_kepler = [p_kepler(1), exp(p_kepler(2))]; % 注意，我們需要將截距項轉化回原始尺度  b = p_kepler(1), a = e^(p_kepler(2)) 

% 使用glmfit函數(shù)進行擬合 
% 對于指數(shù)關系，我們使用'poisson'分布和對數(shù)鏈接函數(shù)（這是GLM中的標準設置） 
% 但是，注意MATLAB的glmfit默認不處理指數(shù)分布的截距項，因此我們需要手動添加一個常數(shù)項 
X = [ones(n, 1), x]; % 添加常數(shù)項1到自變量中 
beta_glm = glmfit(X, y, 'poisson', 'Link', 'log'); 

% 比較結果 
disp('Kepler擬合結果:'); 
disp(beta_kepler); 

disp('GLM擬合結果:'); 
disp(beta_glm); 

% 繪制結果比較 
% 原始數(shù)據(jù)
 figure; 
 scatter(x, y, 'b', 'filled'); 
 hold on; 
 
 % Kepler擬合曲線 
 y_kepler = beta_kepler(2) * exp(beta_kepler(1) * x); 
 %y_kepler = exp(p_kepler(2)+p_kepler(1) * x); 
 plot(x, y_kepler, 'r-', 'LineWidth', 2); 
 
 % GLM擬合曲線 
 % 注意，glmfit返回的是對數(shù)尺度上的參數(shù)，我們需要轉化回原始尺度 
 % 對于泊松分布，GLM的擬合結果是log(mu)，所以我們需要使用exp函數(shù) 
 y_glm = exp([ones(size(X,1),1), X] * beta_glm); 
 plot(x, y_glm, 'g--', 'LineWidth', 2); 
 
 legend('原始數(shù)據(jù)', 'Kepler擬合', 'GLM擬合'); 
 xlabel('x'); ylabel('y'); 
 title('北太天元: Kepler擬合與GLM擬合比較'); 
 hold off;

 五、應用場景 

廣義線性模型在各個領域都有廣泛的應用，包括但不限于：  - 醫(yī)學：用于疾病診斷、治療效果評估等。  - 生物學：用于基因表達數(shù)據(jù)分析、種群動態(tài)模型等。  - 經(jīng)濟學：用于需求分析、風險評估等。  - 社會學：用于投票行為分析、犯罪率預測等。

六、glm的鏈接函數(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡的激活函數(shù)

廣義線性模型（GLM）的鏈接函數(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡的激活函數(shù)在作用上有一定的相似性，它們都是為了引入非線性因素，使得模型能夠捕捉到數(shù)據(jù)中的復雜關系。然而，盡管它們在功能上有所重疊，但在發(fā)展背景、理論基礎以及應用靈活性上確實存在一些差異。

GLM的鏈接函數(shù)起源于統(tǒng)計學的廣義線性模型框架，這一框架是在對經(jīng)典線性回歸模型進行擴展的基礎上發(fā)展起來的。鏈接函數(shù)的主要作用是將線性預測器（即自變量的線性組合）與響應變量的期望值或分布聯(lián)系起來。由于GLM的理論基礎較為堅實，鏈接函數(shù)的選擇通常受到嚴格的數(shù)學和統(tǒng)計理論的約束，以確保模型的合理性和可解釋性。因此，在GLM中，鏈接函數(shù)的選擇往往比較有限，且需要滿足一定的數(shù)學性質，如單調性和可逆性。

相比之下，神經(jīng)網(wǎng)絡的激活函數(shù)則更加靈活多樣。神經(jīng)網(wǎng)絡作為一種機器學習算法，其目標是通過對大量數(shù)據(jù)進行訓練，學習到數(shù)據(jù)中的復雜模式和規(guī)律。激活函數(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡中扮演著至關重要的角色，它們通過引入非線性因素，使得神經(jīng)網(wǎng)絡能夠逼近更加復雜的函數(shù)或映射。與GLM的鏈接函數(shù)相比，神經(jīng)網(wǎng)絡的激活函數(shù)沒有嚴格的數(shù)學和統(tǒng)計理論約束，因此可以選擇更加多樣化和靈活的函數(shù)形式。此外，隨著深度學習的發(fā)展，人們還不斷提出新的激活函數(shù)，以適應不同任務和數(shù)據(jù)的需求。

總的來說，雖然GLM的鏈接函數(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡的激活函數(shù)在作用上相似，但它們在發(fā)展背景、理論基礎以及應用靈活性上存在差異。GLM的鏈接函數(shù)更加注重理論分析和可解釋性，而神經(jīng)網(wǎng)絡的激活函數(shù)則更加靈活多樣，能夠適應不同任務和數(shù)據(jù)的需求。在實際應用中，需要根據(jù)具體問題和數(shù)據(jù)特點選擇合適的模型和方法。

七、結論

廣義線性模型通過放寬普通線性回歸模型的假設，擴展了其應用范圍，使其能夠處理各種類型的數(shù)據(jù)和響應變量。通過選擇合適的鏈接函數(shù)和分布類型，廣義線性模型能夠靈活地適應不同的實際問題，為統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)挖掘提供了強大的工具。

再給出北太天元一個使用glmfit 的例子， 代碼如下： 

% 生成示例數(shù)據(jù) 
N = 100; % 樣本大小 
X = randn(N, 2); % 生成兩個服從正態(tài)分布的預測變量 
% 添加常數(shù)項（截距項） 
X = [ones(N, 1), X]; 

% 生成二項響應變量（0 或 1） 
% 這里我們使用一個邏輯回歸模型來生成響應變量，但使用不同的系數(shù) 
true_beta = [0.5; -0.3; 0.2]; % 真正的回歸系數(shù) 
p = 1 ./ (1 + exp(-X * true_beta)); % 計算響應變量的概率 
y = rand(N, 1) < p; % 生成響應變量 

% 使用 glmfit 進行邏輯回歸 
% 指定響應變量分布為 'binomial' 
beta_hat = glmfit(X(:,2:3), y, 'binomial'); % 注意：這里我們排除了常數(shù)項列 

% 輸出估計的回歸系數(shù) 
disp('Estimated coefficients:'); 
disp(beta_hat); 

% 計算預測的概率 p_hat = 1 ./ (1 + exp(-X * beta_hat)); % 注意：這里我們添加了常數(shù)項1 

% 評估模型性能 
% 例如，可以計算準確率、精確率、召回率等，但這里我們僅計算準確率作為示例 
predicted_y = p_hat > 0.5; % 使用 0.5 作為閾值進行預測 
accuracy = mean(predicted_y == y); 
disp(['Accuracy: ', 
num2str(accuracy)]);