“广义线性混合模型”特质概述

“拟合模型”平台的“广义线性混合模型 (GLMM)”特质支持您分析具有复杂协方差结构和非高斯响应分布的模型。共有两个可用的非高斯响应分布：用于离散计数数据的 Poisson 分布和用于二值响应的二项分布。GLMM 框架适用于以下类型的模型结构：

• 随机化完整和不完整区组设计

• 裂区实验

• 随机系数模型

GLMM 特质是两种现有方法的组合：线性混合模型框架和广义线性模型框架。

线性混合模型在 JMP 中使用“拟合模型”平台的“标准最小二乘”或“混合”特质进行拟合。拟合线性混合模型支持您准确描述模型中的随机效应。不过，这些模型假定响应变量是高斯变量，这意味着它在无限范围内是连续的。若您想拟合随机效应，但有一个非高斯响应，那么这个假设会有问题。

使用“拟合模型”平台的“广义线性模型”或“广义回归”特质在 JMP 中拟合广义线性模型。拟合广义线性模型支持您对非高斯响应（如离散计数数据或二项数据）建模。不过，您不能包括随机效应。

将线性混合模型与广义线性模型框架相结合可支持您检验假设，并在存在随机效应时对非高斯响应分布进行准确估计。例如，您可以使用“GLMM”特质拟合具有随机效应的 logistic 回归。

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