一般化線形モデルを作成するためには、まずデータの応答変数と説明変数を選択します。次に、適切なリンク関数と応答の分布を選択する必要があります。説明変数としては、連続変数・分類変数・交互作用のいずれも使用でき、自由に組み合わせることができます。一般化線形モデルの例は、一般化線形モデルの例をまとめたものです。

「モデルのあてはめ」プラットフォームは、パラメータを最尤法により推定することで、一般化線形モデルをあてはめます。一般に、パラメータの最尤推定値には閉じた解がありません。そのため、Nelder and Wedderburn（1972）が考案した手法を使い、反復計算によって数値的にモデルのパラメータが推定されます。また、過分散パラメータφの推定値は、Pearsonの適合度統計量をその自由度で割って計算されます。パラメータ推定値の共分散・標準誤差・信頼限界は、最尤推定量の漸近正規性に基づいて計算されます。

「モデルのあてはめ」プラットフォームの［一般化線形モデル］手法では、リンク関数と確率分布をいろいろな選択肢の中から選ぶことができます。用意されているリンク関数は、用意されているリンク関数の種類をまとめたものです。

応答の確率分布と分散関数は、応答変数に対して使用できる分布とそれに関連する分散関数をまとめたものです。