【数据分析】R语言的广义线性混合模型（GLMM）分析案例

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介绍

广义线性混合模型（Generalized Linear Mixed Models, GLMM）是一种统计模型，用于分析具有非正态分布的响应变量和嵌套或分组结构的数据。GLMM结合了广义线性模型（GLM）和线性混合模型（LMM）的特点，可以处理非正态数据和随机效应。以下是GLMM分析的原理和步骤的简要概述：

原理

1. 广义线性模型（GLM）：GLM是线性回归模型的扩展，可以处理非正态分布的响应变量，如二项分布、泊松分布等。GLM通过链接函数将响应变量的均值与预测变量的线性组合联系起来。
2. 线性混合模型（LMM）：LMM是线性回归模型的扩展，可以处理具有嵌套或分组结构的数据。LMM包括固定效应和随机效应，其中固定效应是所有数据共有的，而随机效应是特定于每个组或嵌套水平的。