Biến đáp ứng liên tục: Nếu biến đáp ứng của bạn là một biến số liên tục và bạn tin rằng nó tuân theo phân phối chuẩn (hoặc gần đúng phân phối chuẩn), thì bạn có thể sử dụng GLM với hàm liên kết identity. Hàm liên kết identity có nghĩa là giá trị dự đoán của mô hình bằng trực tiếp giá trị trung bình của biến đáp ứng.
Sai số có phân phối chuẩn: Một giả định quan trọng của hồi quy tuyến tính (một trường hợp đặc biệt của GLM) là sai số (residuals) có phân phối chuẩn. Nếu giả định này được đáp ứng, thì việc sử dụng phân phối chuẩn trong GLM là phù hợp.
Ví dụ:
Dự đoán chiều cao của một người dựa trên cân nặng, tuổi và giới tính.
Mô hình hóa mối quan hệ giữa nhiệt độ và lượng mưa.
Lưu ý:
Kiểm tra giả định: Trước khi sử dụng phân phối chuẩn trong GLM, bạn nên kiểm tra xem dữ liệu của bạn có đáp ứng các giả định của phân phối chuẩn hay không. Các phương pháp như kiểm định Shapiro-Wilk hoặc vẽ đồ thị phân phối (histogram, Q-Q plot) có thể giúp bạn đánh giá điều này.
Biến đổi dữ liệu: Nếu dữ liệu của bạn không tuân theo phân phối chuẩn, bạn có thể thử biến đổi dữ liệu (ví dụ: lấy logarit) để làm cho nó gần giống với phân phối chuẩn hơn. Tuy nhiên, việc biến đổi dữ liệu cũng có thể làm thay đổi ý nghĩa của mô hình.
