我一直在使用 Rglm()和rxGlm(). 我在构建 GLM 方面经验丰富，但我对一些基本理论的记忆有点生疏。

我对使用卡方检验、F 检验等比较嵌套模型的模型拟合很感兴趣。

我可以使用比较嵌套的 glm 模型对象

anova (model1, model2, test = "Chisq")

等等。从对主题的阅读来看，卡方似乎只对某些 GLM 有效——那些比例参数是固定的（泊松和二项式），而在估计比例参数的地方应该使用 F 检验（例如正常，伽马）。这个对吗？

我对使用 Tweedie 系列发行版创建 GLM 特别感兴趣。这是 F 比卡方更可取的情况吗？