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摘要
目的 探索广义线性模型（generalized linear model,GLM）在Python软件中的实现方法，并比较其与其他常用统计软件在算法过程和结果方面的异同。方法 分别利用Python软件statsmodles库中的GLM函数、Logit和Poisson函数，R软件GLM函数，SAS的PROC GENMOD过程步，对二项分布和泊松分布的数据集进行分析，比较三种软件的算法过程和分析结果。结果 三种软件构建GLM的逻辑相似，但在代码实现和模型拟合方法等方面稍有区别，各软件的结果基本相同。结论 Python软件可采用不同的算法构建广义线性模型，并且能提供与其他主流统计软件相同的统计分析结论。
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单位公共卫生学院; 武汉大学
