Разница между обобщенной линейной моделью и общей линейной моделью:
Общие линейные модели, также представленные как GLM, являются частным случаем обобщенных линейных моделей (GLiM).
Общие линейные модели относятся к обычным моделям линейной регрессии с непрерывной переменной отклика. Они включают в себя множество статистических моделей, таких как одиночная линейная регрессия, множественная линейная регрессия, Anova, Ancova, Manova, Mancova, t-тест и F-тест. Общие линейные модели предполагают, что остатки/ошибки имеют нормальное распределение. Обобщенная линейная модель, с другой стороны, позволяет остаткам иметь другие распределения из экспоненциального семейства распределений.
======================
Могут ли обобщенные линейные модели иметь коррелированные данные? Для обобщенных линейных моделей данные не должны коррелировать друг с другом. Если данные коррелированы, то производительность модели не будет надежной.
По этой причине GLM не подходят для данных временных рядов, где обычно данные содержат некоторую автокорреляцию. Однако были также разработаны некоторые варианты GLM для учета корреляции в данных, такие как модель обобщенных оценочных уравнений (GEE) и модель обобщенных линейных смешанных моделей (GLMM).