一般線形モデルとは

一般線形モデルと最小二乗回帰は、どちらも応答変数と1つ以上の予測変数の関係を調べる際に使用します。それらの実質的な差は、一般線形モデルの手法が通常はカテゴリ応答変数とともに使用されることにあります。最小二乗回帰の手法は、連続応答変数とともに使用されるのが一般的です。一般線形モデルの詳細説明は¹を参照してください。

一般線形モデルと最小二乗回帰は、どちらもモデルのパラメータを推定するため、モデルの当てはまりが最適化されます。最小二乗法では、誤差平方和の最小化によりパラメータの最尤推定値が得られます。一般線形モデルでは、反復重み付け最小二乗法を使用してパラメータの最尤推定値が得られます。

たとえば、一般線形モデルを使用して、機械工の経験年数（非負連続変数）と任意参加のトレーニングプログラムへの参加（是または非の2値変数）の関係を調べ、出来上がった製品が仕様に合っているかどうか（是または非の2値変数）を予測することができます。最初の2つの変数は予測変数で、3番目の変数はカテゴリ応答変数です。