Этот репозиторий содержит (относительно) краткое руководство по обобщенным линейным смешанным моделям (GLMMS) с использованием R для соответствия и сравнения моделей. Общее содержание учебника было вдохновлено превосходным курсом статистики Ричарда МакЭлрита, статистическим переосмыслением. Наиболее актуальное восприятие этого материала можно найти в одноименном учебнике Ричарда. В частности, я написал этот сценарий заимствования идей из серии проблем, которые появились на выпускном экзамене курса. Эти упражнения казались мне особенно поучительными, потому что они иллюстрируют, что включение случайных эффектов (то есть различные эффекты) может не только изменить относительные рейтинги модели, но и подчеркнуть, что добавление случайных эффектов может резко изменить наши оценки фиксированных эффектов (то есть, мы обычно заботиться о большинстве в наших моделях). В этом уроке используются R Packages lme4 , AICcmodavg и rethinking . Информационный критерий Akaike (AIC) используется для сравнения моделей FIT.
glmm_tutorial_script.R содержит мой код и комментарий к обучениюglmm_tutorial_data.csv содержит примеры данных, которые я создал для использования в этом учебнике
