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una de las cosas que los modelos lineales generalizados realmente generalizan son las relaciones entre las variables predictoras o variable con la media de una distribución así que en la regresión lineal normal regular tenemos que mu I es igual a algún beta 0 más beta 1 X I y este no es el caso de que tengamos solo una variable predictora y en los modelos lineales generalizados tenemos que alguna función de mu es igual a este predictor lineal y la pregunta es ¿por qué necesitamos tener esta función? ¿por qué no podemos simplemente usar la función identidad que tenemos aquí que básicamente significa que G mu es mu de I? ¿por qué necesitamos algo diferente a la función identidad? y creo que la razón principal es preservar la estructura de linealidad así que esta cosa aquí es una estructura lineal es una línea es un plano I etc. y si nuestros datos realmente vienen digamos así entonces tal vez no necesitamos ninguna transformación tal vez una línea recta funcione sabes si esto es nuevo y o Y también y esto es X entonces esta línea es nueva que i
