广义线性模型虽然很大程度上拓展了线性模型的应用范围，但是其还是有一些限制条件的，比如因变量要求独立，如果碰到重复测
量数据这种因变量不独立的情况，广义线性模型就不再适用了，此时我们需要使用的是广义估计方程。

广义估计方程最主要的工作是为每个观察对象单独指定一个作业相关矩阵，从而解决了因变量不独立的问题。

下面看一个例子
还是用之前重复测量数据的例子，我们用广义估计方程进行拟合

分析—广义线性模型—广义估计方程


前面我们选择的作业矩阵为默认的独立无相关，也就是认为该数据的因变量之间是不相关的，这和实际不符，下面我们将作业矩阵

改为“未结构化”，再来进行拟合

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