glmm_tutorial

Tutorial de modelo linear misto linear generalizado em r

Este repositório contém um tutorial (relativamente) breve sobre modelos lineares generalizados (GLMMs) usando R para ajustar e comparar modelos. O conteúdo geral do tutorial foi inspirado no excelente curso de estatísticas de Richard McElreath, Rethinking Statistical. A abordagem mais atual deste material pode ser encontrada no livro de Richard com o mesmo nome. Em particular, escrevi essas idéias de empréstimo de script de uma série de problemas que apareceram no exame final do curso. Esses exercícios me pareciam particularmente esclarecedores porque ilustram que a inclusão de efeitos aleatórios (também conhecidos como efeitos variados) pode não apenas alterar as classificações de modelos relativas, mas também enfatizar que a adição de efeitos aleatórios pode alterar drasticamente nossas estimativas de efeitos fixos (ou seja, as coisas que geralmente se preocupa com a maioria em nossos modelos). Este tutorial usa os pacotes R lme4 , AICcmodavg e rethinking . O critério de informação de Akaike (AIC) é usado para comparar modelos de ajuste.

Conteúdo do repositório

• O arquivo glmm_tutorial_script.R contém meu código e comentário do tutorial
• O arquivo glmm_tutorial_data.csv contém os dados de exemplo que criei para uso neste tutorial