广义微分回归分析与传统线性回归有什么不同之处？

广义微分回归分析是一种广义线性模型，它是普通线性回归模型的推广，有多种变体或衍生，以处理更广泛的现实问题。相对于传统的线性模型，GLM主要具有以下三个特点：可以处理不符合正态分布的数据，例如二项式、泊松、正态和伽马等分布；可以实现非线性函数的变换，使得建模能够更好地拟合数据，并且可以探索因素的交互影响；能够处理离散因素和定类数值因素，同时也支持多重共线性太高的情况。

传统线性回归是一种简单的统计分析方法，它假设自变量和因变量之间存在线性关系，并用一个直线来描述这种关系。而广义微分回归分析则更加灵活，可以处理非线性关系，并且可以同时考虑多个自变量对因变量的影响。

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