与此处相关的广义线性模型的关键假设是在给定预测变量值的情况下，响应的方差和均值之间的关系。当您指定泊松分布时，这意味着您假设条件方差等于条件均值。* 分布的实际形状并不重要：它可以是泊松、伽玛或正态分布，或其他任何东西，只要该均值 - 方差关系成立。

* 您可以将方差等于均值的假设放宽为比例之一，并且通常仍能获得良好的结果。

如果您正在谈论在广义线性模型中使用泊松响应，那么是的，如果您愿意假设每个观察值的方差等于其均值。

如果您不想这样做，另一种选择可能是转换响应（例如获取日志）。