為什麼 R 在廣義線性模型的上下文中將分佈族稱為“誤差分佈”？

我想知道為什麼 R 在廣義線性模型的背景下將分佈族稱為“誤差分佈”？擬合模型的正態分佈誤差（殘差）是簡單線性回歸中的一個關鍵假設。然而，我的理解是，當這個假設不能滿足時，我們切換到廣義線性模型，因為它允許響應變量 (Y) 在指數族中遵循非正態分佈，這與任何類型的“錯誤”無關分配”？

大概選擇這個命名法只是為了在 GLM 和線性回歸之間進行類比。您是正確的，該術語並非嚴格準確，因為為 GLM 選擇的分佈族實際上並不是模型中“錯誤”數量的分佈。人們可以在 GLM 中構造數量，這些數量本質上是對每個單獨觀察中的“誤差”的度量（最好是偏差殘差作為估計量的潛在偏差誤差）。雖然這些“錯誤”的分佈受 GLM 中使用的分佈族規範的影響，但它們有自己的分佈。

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/454710