El modelo lineal generalizado ampl’a el modelo lineal general, de manera que la variable dependiente y est‡ relacionada linealmente con los factores y las covariables mediante una determinada funci—n de enlace . Adem‡s, el modelo permite que la variable dependiente tenga una distribuci—n no normal. El modelo lineal generalizado cubre los modelos estad’sticos m‡s utilizados, como la regresi—n lineal para las respuestas distribuidas normalmente, modelos log’sticos para datos binarios, modelos loglineales para datos de recuento, modelos log-log complementario para datos de supervivencia censurados por intervalos, adem‡s de muchos otros modelos estad’sticos a travŽs de la propia formulaci—n general del modelo. La posibilidad de especificar una distribuci—n espec’fica para la variable dependiente que no sea la normal y la posibilidad de especificar una funci—n de enlace que no sea la identidad, es la principal mejora que aporta el modelo lineal generalizado respecto al modelo lineal general. Si la distribuci—n de la variable dependiente es normal y la funci—n de enlace es la identidad estamos ante el modelo lineal general.