广义线性模型和一般线性模型的区别？广义线性模型（GLM）。该模型以自变量的线性预测函数作为因变量的估计。在机器学习中，许多模型都是基于广义线性模型的，如传统的线性回归模型、大熵模型、logistic回归模型、softmax回归模型等。广义线性模型GLM非常简单。例如，药物的疗效与其剂量有关。这种相关性可能是多种多样的，可能是简单的线性关系（服用一片退烧0.1度，服用两片退烧0.2度，以此类推；这种情况是一般的线性模型），也可能是更复杂的其他关系，如指数关系（一片退烧0.1度，两片退烧（0.4度）、对数关系等。这些复杂关系可以通过一系列数学变换转化为线性关系，统称为广义线性模。对于广义线性混合模型，GLMM更为复杂。GLM要求观测误差是随机的，而GLMM要求误差值不是随机的，而是分布的。例如，我们认为疗效可能与服药时间有关，但相关性并不是单纯的疗效随服药时间而变化。疗效随机波动的程度更可能与给药时间有关。比如早上10点，大家基本上都是半饱。此时，同样剂量的效果几乎相同。但到了中午，有的人还没吃饭，有的人吃饭了，有的人喝酒了，结果，酒和东西起反应，有的人喝醋，醋和东西起反应的方式就不同了。显然，中午吃饭会导致药物疗效的随机误差非常大。这种疗效随机误差（不是疗效本身）随时间而变化，并呈现一定的分布，因此必须采用广义线性混合模型。logistic模型公式？

是1/（1exp（-x）），分子和分母乘以exp（x）就是exp（x）/（1exp（x））。！p＝1／（1EXP（-x））是S型非线性概率函数，Logistic函数只是中间的一个特例。Y=ln[P/（1-P）]=logit（Y）=BX，logit变换后的模型称为logistic回归模型。

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Ln[P/（1-P）]=BBX，两边E的指数为P/（1-P）=exp（BBX），解为P=exp（BBX）/（1exp（BBX）），返回第一个公式。

eviews怎么做面板回归模型，详细点？

太少了。

面板数据比时间序列和横截面数据复杂得多。首先，您必须对模型设置和数据选择做出总体决定（多少年？有多少节？先做几个变量的F检验，看应该使用混合数据模型、变量截距模型还是变系数模型。当然，根据你的研究目的，你也可以用变量系数来研究一个变量在不同部分之间是否有一致性。无论是固定效应还是随机效应都应该用Hausmann检验来检验，但一般来说固定效应是足够的。模型选择是回归分析。可以使用OLS或GLS。如果DW值不好，可以在模型中加入AR（n）进行校正。模型应该不断地尝试和修改，最后选择最符合要求的模型。

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