Este repositorio contiene un tutorial (relativamente) breve sobre modelos mixtos lineales generalizados (GLMMS) que usan R para adaptarse y comparar modelos. El contenido general del tutorial se inspiró en el excelente curso de estadística de Richard McElreath, Repensionamiento estadístico. La versión más actual de este material se puede encontrar en el libro de texto de Richard del mismo nombre. En particular, escribí este guión tomando ideas de una serie de problemas que aparecieron en el examen final del curso. Estos ejercicios me parecieron particularmente esclarecedores porque ilustran que la inclusión de efectos aleatorios (también conocidos como efectos variables) no solo puede cambiar la clasificación del modelo relativo, sino que también enfatizan que agregar efectos aleatorios puede alterar drásticamente nuestras estimaciones de efectos fijos (es decir, las cosas que solemos ser que solemos se preocupa por la mayoría en nuestros modelos). Este tutorial utiliza los paquetes R lme4 , AICcmodavg y rethinking . El criterio de información de Akaike (AIC) se utiliza para comparar modelos de ajuste.
glmm_tutorial_script.R contiene mi código y comentario tutorialglmm_tutorial_data.csv contiene los datos de ejemplo que creé para usar en este tutorial
