一般化線形モデルと一般化線形混合モデル - Qiita

はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です． 今回は，回帰モデルのうち，目的変数が連続変数ではなく，カウントだったり二値変数だったりする場合のモデルを含んだ一般化線形モデル（Generalized Linear Model, GLM）について解説します．また，GLMに変量効果を導入した一般化線形混合モデル（Generalize Linear Mixed Model, GLMM）も解説します． 一般化線形モデル（GLM） 線形モデル（LM）のおさらい 目的変数 $y_i \ (i=1,\dots,n)$ を説明変数 $x_i = (x_{i1},\dots,x_{ip})^\top$の線形結合で説明することを目的とした， $$ y_i = x_i^\top \beta + \varepsilon_i, \quad \varepsilon_i \overset{\mathrm{ii