R で GLMM (一般化線形混合モデル) 【概要】一般化線形混合モデル とは? -(1) 通常の線形回帰モデル (例: R の lm() 関数)では、応答変数(目的変数、被説明変数)は正規分布に従って起こる事象(確率過程)であるという仮定がおかれています -(2) その仮定を緩めて、説明したいデータが、二項分布 や ポアソン分布 の形を描いて起こるという認識(想定)のもとで、手元にある実測値データの振る舞いを説明する数理モデルが、「一般化線形モデル」です -(3) 上記に加えて、さらに、「基準についてはまだよくわからない」・「説明変数として見える化・定量化できるには至っていない」ものの、データがなんらかのグループ(集団属性 や 場所属性 etc )別に分けられる可能性が考えれ、すべての応答変数データを、「均質」で「同じ」データ として扱う「一般化線形モデル」では、データ(応答変数)値のば
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