يحتوي هذا المستودع على برنامج تعليمي موجز (نسبيًا) حول النماذج المختلطة الخطية المعممة (GLMMS) باستخدام R لتناسب النماذج ومقارنتها. استلهم المحتوى العام للبرنامج التعليمي من دورة الإحصاءات الممتازة لريتشارد ماكلريث ، إعادة التفكير الإحصائي. يمكن الاطلاع على أحدث هذه المواد في كتاب ريتشارد المدرسي الذي يحمل نفس الاسم. على وجه الخصوص ، كتبت هذا السيناريو الذي يستعير الأفكار من سلسلة من المشاكل التي ظهرت في الامتحان النهائي للدورة. بدت هذه التمارين مفيدة بشكل خاص بالنسبة لي لأنها توضح أن إدراج التأثيرات العشوائية (الملقب تأثيرات متفاوتة) لا يمكن أن يغير فقط تصنيفات النماذج النسبية ، بل تؤكد أيضًا على أن الإضافة في تأثيرات عشوائية يمكن أن تغير تقديراتنا بشكل كبير (أي ، الأشياء التي نحن عادة تهتم بأكثر من ذلك في نماذجنا). يستخدم هذا البرنامج التعليمي حزم R lme4 و AICcmodavg rethinking . يتم استخدام معيار معلومات Akaike (AIC) لمقارنة نماذج الملاءمة.
glmm_tutorial_script.Rglmm_tutorial_data.csv على بيانات المثال التي قمت بإنشائها للاستخدام في هذا البرنامج التعليمي
