这篇《广义线性模型（陈希孺）》讲座挺系统的，主要分为三个部分：建模、统计与模型选择、诊断。它整理了多有价值的内容，适合需要系统学习广义线性模型的朋友。讲座的主要参考资料是 L. Fahrmeir 等人的《Multivariate Statistical Modeling Based on Generalized Linear Models》，内容扎实，深度不错。如果你刚接触这块，读起来会你理清思路。

如果你正在用 SPSS 做回归或者建模，里面的相关文章也实用，像是逐步回归模型的、趋势面模型的建立等，都能帮你更高效地统计数据。另外，如果你需要用 Matlab 做泊松分布验证，也有相应的代码支持。，这个讲座适合从入门到进阶的同学，理论结合实际，能让你更好地掌握这块知识。