R: GLM模型和optim()包中估计参数的差异

GLM模型和optim()包中估计参数的差异在于它们所应用的方法和目标。

GLM模型（Generalized Linear Model）是一种广义线性模型，用于建立因变量与自变量之间的关系。它通过选择适当的链接函数和误差分布来描述数据的分布特征。GLM模型的参数估计通常使用最大似然估计方法，目标是找到最优的参数值，使得模型的拟合效果最好。

optim()包是R语言中的一个优化函数，用于求解最优化问题。它可以用于估计参数，但与GLM模型不同，它不仅限于线性模型。optim()包提供了多种优化算法，如拟牛顿法、共轭梯度法等，可以根据具体情况选择合适的算法。优化的目标可以是最小化或最大化某个函数，因此可以用于解决各种问题，包括参数估计。

总结起来，GLM模型是一种特定的统计模型，用于建立因变量与自变量之间的关系，并通过最大似然估计方法估计参数。而optim()包是R语言中的一个优化函数，用于求解最优化问题，可以用于估计参数，但不限于线性模型。