广义相加模型（Generalized additive model, GAM），医学-现代医学-预防医学领域-卫生统计学-卫生统计方法-统计模型，在广义线性模型和加性模型的基础上发展而来的模型。由T.哈斯蒂（Trevor Hastie）和R.蒂施莱尼（Robert Tibshirani）于1990年提出。广义加性模型（GAM）可对部分或全部的自变量采用平滑函数的方法建立模型来估计因变量和自变量之间的关系，函数可以是非参数的形式。与传统的回归方法相比，广义加性模型不需要事先进行线性假设，它通过“加性”的假设，将一些与因变量间存在复杂非线性关系的自变量以不同函数加和的形式拟合进入模型，可以探索到变量间的非单调、非线性关系，灵活性强。因此适用于多种分布类型、多种复杂非线性关系的分析。其基本形式为：式中是连接函数，是光滑函数,为线性预测值。模型不需要对的任何假设，由随机部分、加性部分以及联结两者的连接函数组成。