对于这个问题，您还可以使用所谓的“链接测试的优度”，其规范处理由 Daryl Pregibon 于 1980 年在应用统计中发表。您可能想在此处阅读该论文。

在这方面也有一些最近的工作，特别是 Cheng 和 Wu 在他们 1994 年的JASA 论文中。

正如@gung 所说，使用偏差也是可能的，如果您不想从表面上看，请参阅例如这篇论文。

（我只是从这里的评论中复制信息，这样这个问题就不会显示为官方未回答。）

您可以通过比较偏差来比较两个模型。AIC 和 BIC 所做的只是调整模型中参数数量的偏差。由于这个数字相同，因此不会有任何区别。一般来说，除非形状不同，否则很难区分不同的链接功能；通常最好使用理论知识来确定合适的链接函数。例如，logit 和 probit 链接在形状上几乎没有区别，但在您考虑数据生成过程的方式上确实不同（正如我在这里讨论的那样）。