統計解析ログ/GLMM - 引越作業中

GLMM

ここでは、一般化線形混合モデル（GLMM）について解説します。

GLMM概論

GLMMを行うRパッケージ

• glmmML
• aod
• lme4

glmmML

glmmMLパッケージ内にあるglmmML()という関数を使う。

特徴

• familyはbinomialとpoissonが使える
• Random effectは一個しか指定できない

Random effectの指定方法

> result <- glmmML(formula, family=**, cluster=**, data=**)

ように書き、cluster=**に、Random effectの入ったラベルを入力する。

aod

aodパッケージ内にあるnegbin()という関数を使う。

特徴

• familyはbinomialとnegative binomialが使える。

Random effectの指定方法

負の二項分布の場合

> result <- negbin(formula, ~ **, data=**)

ように書き、~ **に、Random effectの入ったラベルを入力する。

lme4

lme4パッケージ内にはlmer()という関数があり、これを用いてGLMMを行う。

特徴

• familyはgaussian、binomial、poissonが使える。
• Random effectを複数指定できる
• Random effectは、切片に対して、およびある説明変数の傾きに対して設定できる
• めちゃくちゃしんどい計算させるとRごと落ちる場合がある

Random effectの指定方法

ランダム切片の場合

> result <- lmer(y ~ x1 + x2 + ... + (1|**), family=**, data=**)

のように書き、(1|**)の**に、Random effectの入ったラベルを入力する。

ランダム傾きの場合

> result <- lmer(y ~ x1 + x2 + ... + (0 + x*|**), family=**, data=**)

のように書き、(0 + x*|**)のx*には説明変数、**にはRandom effectの入ったラベルを入力する。