广义线性模型（GLM）的扩展，以其独特的优势在统计数据分析中崭露头角。该模型巧妙地将总体均值与线性预测值相联系，通过一个非线性的连接函数进行关联，并允许响应概率分布为指数分布的任一成员。其核心构成主要涵盖以下三个方面：
虽然GLM模型在统计领域的应用广泛，但它并非没有短板。其一，它要求因变量Y的分布接近正态或为正态分布，然而实际数据分布可能并不满足这一条件。其二，在研究过程中，各组数据的方差常常难以达到方差齐性的标准。
为了应对这些挑战并拓展其应用范围，广义线性模型进行了多方面的优化：通过引入连接函数g=h-1（h的反函数），使得E(Y)=μ=h(X)β，g(μ)-Xβ的运算更为精确。模型中的自变量X和因变量Y不仅可以是连续的变量，同样也可以为分类变量。更重要的是，Y的分布属于指数型，可以包含正态分布在内。类似地，广义线性模型的拟合也可以依靠拟合优度统计量、参数估计值及其标准差等指标来评估。除此之外，利用假设检验和置信区间等方法可以进行更深入、全面的统计推断。
具体来说，GLM模型主要包括线性回归模型、方差分析模型以及协方差分析模型。这些模型在种猪生产数据分析中频频被采用。在线性回归模型方面，它能够被用来探究种公猪日增重与能量摄入、公猪日龄与活力及畸形率之间的内在联系。方差分析模型则更多地被用来探索影响公猪种用年限的关键要素。而协方差分析模型则可用于研究不同营养技术措施对公猪品质的影响，其中公猪月龄常被用作协变量来校正这些影响。