该存储库使用R拟合和比较模型的广义线性混合模型（GLMMS）包含（相对）的简短教程。该教程的一般内容的灵感来自理查德·麦克莱尔（Richard McElreath）出色的统计课程，即统计重新思考。最新的对此材料的看法可以在Richard的同名教科书中找到。特别是，我写了这个脚本从课程期末考试中出现的一系列问题中借用的想法。这些练习对我来说似乎特别有启发性，因为它们说明包含随机效果（又称效果不同）不仅可以改变相对模型排名，而且还强调，添加随机效应可以大大改变我们的固定效果的估计（即我们通常的事物，我们通常是我们通常的事物在我们的模型中关心大多数）。该教程使用R packages lme4 ， AICcmodavg和rethinking 。 Akaike的信息标准（AIC）用于比较拟合模型。
glmm_tutorial_script.R文件包含我的代码和教程评论glmm_tutorial_data.csv文件包含我在本教程中使用的示例数据
