標準lm()回帰で生成している残差は、6自由度のt分布によって合理的にモデル化できることをかなり決定的に確立しました。glm()そのエラーモデルで使用したいのですが、tがファミリの1つに適合するかどうかはわかりません。glm()tとうまく機能する代替案、またはtの代替（またはスーパーセット）として適度に役立つファミリのいずれかに関する推奨事項はありますか？
パッケージheavyは、tスチューデント回帰モデルを実行できます。ドキュメントの例を次に示します。
library(heavy)
data(ereturns)
fit <- heavyLm(m.marietta ~ CRSP, data = ereturns, family = Student(df = 6))
summary(fit)
# Linear model under heavy-tailed distributions
# Data: ereturns; Family: Student(df = 2.83727)
#
# Residuals:
# Min 1Q Median 3Q Max
# -0.142237 -0.036156 0.003433 0.041310 0.546533
#
# Coefficients:
# Estimate Std.Error Z value p-value
# (Intercept) -0.0072 0.0082 -0.8876 0.3748
# CRSP 1.2637 0.1902 6.6459 0.0000
#
# Degrees of freedom: 60 total; 58 residual
# Scale estimate: 0.002520795
# Log-likelihood: 71.81294 on 3 degrees of freedom
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