Beta值意思glm

在廣義線性模型（GLM）中，β（beta）值是模型的參數。具體來說，β值表示自變數（解釋變數）對因變數（回響變數）的影響大小和方向。線上性模型中，因變數通常是一個連續的數值變數，而自變數可以是連續的也可以是分類的。

對於一個自變數X，其對應的β值βX表示X每增加一個單位，因變數將平均變化βX個單位，前提是其他自變數保持不變。如果βX為正，意味著X和因變數之間存在正相關關係；如果βX為負，則意味著它們之間存在負相關關係。

在GLM中，由於因變數可能不是常態分配的，因此模型通過連結函式（link function）將因變數與線性預測值（linear predictor）聯繫起來。在這種情況下，β值仍然表示自變數對因變數的影響，但這種影響是通過連結函式來傳遞的。例如，在泊松回歸中，因變數是計數數據，連結函式通常是 logs，β值表示的是每個單位的自變數變化對應到對數計數上的變化。

總之，β值是GLM中非常重要的參數，它們量化了自變數對因變數的影響。通過估計β值，我們可以理解不同自變數如何單獨或共同影響因變數，從而進行有效的預測和推斷。