通过重复测量解决 GLMM？潜在客户需要通过反复测量的 GLMM。 我了解 GLMM 可作为附加组件使用，并且将在 17 中本地化，但不会处理重复测量。 目前，混合模型可以处理重复测量和随机效应，但不能处理非正态响应。 任何创造性的解决方法来处理 a) 非正态响应 (泊松)、b) 随机效应和 c) 重复测量？ 用例是一家杀虫剂制造商，对草地进行计数以测试其产品的功效。 谢谢你。
回复：通过重复测量解决 GLMM？你好@Peter_Polito ,
你确定这是泊松分布吗？ 是每单位时间计数吗？ 或者它是二项式/负二项式分布，只是计数？ 无论哪种方式，如果 lambda 较大（泊松）或 p 和 n 较大（二项式），两者都可能接近正态分布。 最好先检查响应的分布。
话虽如此，如果响应接近正态分布并且残差呈正态分布，我认为尝试使用混合模型仍然是可以的。 如果我错了，希望其他人能纠正我。
回复：通过重复测量解决 GLMM？嗨，彼得，
我知道这目前无济于事，但我可以提出，我们乐观地认为至少会为 18 增加一些重复措施结构。 我们知道它们是必要的（以及其他发行版）； 17 中的初始版本必须限定范围以获取大约 80% 的用例。 我们将继续添加东西，就像 GenReg 在多个版本中添加发行版和方法一样。
米娅 ping 通了@russ_wolfinger和我关于你的帖子，Russ 有以下建议：
“我建议对计数进行 log2(1+x) 变换并使用正常理论混合模型。转换数据中的单位变化可以解释为计数的两倍。
需要注意的一件事是过多的零，在这种情况下，GenReg 中的零膨胀模型一开始可能有意义，但请注意，这些模型不能处理随机效应或重复测量。如上所述预先分析零/非零数据然后是非零数据可能是有意义的。”
回复：通过重复测量解决 GLMM？谢谢@Chris_Kirchberg ，这似乎是最合乎逻辑的前进道路。 客户说是泊松，但我自己没有看到数据。我很感激确认。
回复：通过重复测量解决 GLMM？一个简短的更新。 我与客户进行了多次交谈，他告诉我 EPA 要求他们在提交批准的分析中使用广义线性混合模型（重复测量）。 我在 EPA 文档中找到了这条线，“建议使用广义线性混合模型进行分析……以确定每种测试害虫菌株的 LD 值。”https://www.regulations.gov/document/EPA-HQ-OPPT-2009-0150-0037，页。 34.
