广义线性混合模型模型的相关参数是如何估计？
2023-11-26 阅读 27
广义线性混合模型（Generalized Linear Mixed Model，GLMM）的相关参数可以通过最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation，MLE）来进行估计。具体的估计方法可以使用迭代算法，如迭代加权最小二乘法（Iteratively Reweighted Least Squares，IRLS）或者广义似然估计（Generalized Likelihood Estimation，GLE）。
在估计GLMM的参数时，通常需要考虑两个层次的随机效应：固定效应和随机效应。固定效应是模型中的自变量，可以通过常规的线性回归方法进行估计。而随机效应则是模型中的随机变量，需要考虑样本之间的相关性。对于随机效应的估计，可以使用最大似然估计或者贝叶斯方法进行。
在实际应用中，估计GLMM的参数可以使用统计软件包（如R中的lme4包和glmmTMB包）来实现。这些软件包提供了方便的函数和算法，可以直接对GLMM进行估计，并提供了参数估计的标准误差和置信区间等统计量。
更新于 2023年11月27日
