Rで GLMM（一般化線形混合モデル） - Qiita

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