Glmm意思

GLMM是Generalized Linear Mixed Models（廣義線性混合模型）的縮寫。在統計學中，特別是多變數數據分析和建模領域，GLMM是一種用於處理數據中存在隨機效應和固定效應的統計模型。

廣義線性模型（Generalized Linear Models, GLMs）是線性模型的擴展，可以處理非常態分配的回響變數。而混合模型（Mixed Models）則是線上性模型中引入了隨機效應，用來處理數據中的層次結構或相關性。

GLMMs結合了這兩者的特點，它們可以處理具有非常態分配的回響變數，同時考慮了數據中的隨機效應和固定效應。在GLMMs中，隨機效套用於捕捉不同層次數據之間的變異性，而固定效應則用於描述自變數對因變數的影響。

GLMMs在社會科學、生物醫學研究、農業科學等領域有著廣泛的套用，特別是在處理面板數據、重複測量數據、家族數據等具有複雜結構的數據時。常見的GLMMs包括線性混合模型（Linear Mixed Models, LMMs）、邏輯斯蒂回歸混合模型（Mixed Models for Logistic Regression）、泊松混合模型（Mixed Models for Poisson Regression）等。