广义线性模型（GLM）包括许多有用的模型。本文研究了这些模型中平均响应函数的同时置信域。这些区域的覆盖概率与高斯随机场最大值的尾部概率有关，渐近地，因此，所谓的tube公式不需要任何修改即可适用。然而，在广义线性模型中，误差通常是非加性和非高斯的，并且可能是离散的。这对中等样本情况下试管公式的近似精度提出了挑战。这里考虑了两种替代方法。这些方法基于最大似然估计量分布的Edgeworth展开式和Skorohod表示定理的一个版本，用于转换误差项（在单侧置信区为$n^{-1/2}$级，在双侧置信区为$n^{-1}级）从Edgeworth扩展到“偏差”术语。然后用两种方法估计和校正偏差，以调整近似公式。实例和仿真表明，我们的方法是可行的，并且是对现有方法的补充。提供了昆虫数据的应用程序。通过软件parfit可以获得实现我们程序的代码