广义线性混合模型统计建模
广义线性模型的进阶玩法，混合模型的灵活性，再加点随机效应的魔法，广义线性混合模型（GLMMs）真的挺能打的。适合你那种有层次、有结构、还不太好搞的数据集，比如纵向研究、重复测量什么的，用起来还蛮顺手的。
模型拆开看也不复杂，GLM那套你肯定熟，指数分布、链接函数啥的都有；加上随机效应这块，就能抓住个体之间的差异，避免“一刀切”的错误理解，挺聪明的做法。
你如果做的是生物医学研究或者行为科学，GLMMs 真的太适合了。群体差异一多，普通模型就吃不消，但 GLMMs 能稳住。而且在 R 里用lme4包搞定，语法清爽，学习成本也不高。
哦对，别一上来就往模型里塞一堆变量，建模步骤还是得按部就班。先搞清楚哪些是随机效应，再选链接函数，拟合、诊断、解释，别跳步骤，不然调参调到怀疑人生。
小提醒，建模之前数据一定得清理干净。GLMMs 对数据质量挺敏感的，尤其是缺失值和异常值，早点搞定省你一堆麻烦。如果你想练手，不妨试试纵向调查类的数据集，结构清晰，反馈也。
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