従属変数が従う確率分布のことをいう。従属変数が身長ならば、その誤差構造は正規分布であり、従属変数が種子数を数えたカウントデータならば、その誤差構造はポアソン分布である。このように、一般化線形モデルを構築するとき、どのような誤差構造を選ぶのかを、従属変数の性質に応じて決める必要がる。一般化線形モデルで用いる誤差構造は、指数型分布族と呼ばれている。デザイン行列と呼ばれ、確率変数とモデルのパラメーター間の関係を制御する。影響されることを意味する。ようにパラメーターの加重として構成されることもできる。デザイン行列を因子とするか、加重とするかは解析するデータの特徴に合わせて決める必要がある。同じデータに対して、どんな結果を期待したいかによってもデザイン行列の作り方が異なってくる。従って、実験などを行う前に、どんな結果を期待しているのかを予め決定した上で実験を行うべきである。式でモデル化すると、正確さが失われる。変換してから、モデル化することで、モデルの正確さが向上する。リンク関数と呼ばれている。一般に、誤差構造が決まれば、リンク関数も自動的に決まることが多い。