有关统计背景，请参阅有关线性概率模型的 Wikipedia ，以及此处和此处的CV 帖子。虽然没有“错误”，但您需要一个很好的理由来使用身份链接来模拟伯努利概率。

根据family说明书

二项式族 [接受] 链接logit, probit, cauchit, （分别对应于逻辑、正常和 Cauchy CDF）log 和cloglog（互补对数对数）

但

链接和方差参数对于向后兼容具有相当尴尬的语义。推荐的方法是将它们作为带引号的字符串提供，但它们也可以不带引号（作为名称或表达式）提供。此外，它们还可以作为一个长度为一的字符向量提供，给出选项之一的名称，或者作为一个列表（对于link，属于 class "link-glm"）。这些限制仅适用于以名称给出的链接：当以字符串形式给出时，所有已知的链接make.link都被接受。

所以family=binomial(link="identity")有效，但family=binomial(link=identity)没有。（如果您发现不同，则可能与 R 版本有关。）为了允许过度分散，请使用family=quasi(link="identity", variance = "mu(1-mu)").