Les modèles mixtes linéaires généralisés ont été introduits dans JMP Pro 17, où vous spécifiez deux distributions : binomiale et de Poisson.
GLMM combine deux approches : le modèle mixte linéaire et les cadres de modèles linéaires généralisés. GLMM est utile pour trois types de structures de modèles :
- Conceptions aléatoires de blocs complets et incomplets
- Expériences en parcelles divisées
- Modèles à coefficients aléatoires
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Questions répondues par Jian Cao @jiancao et Byron Wingerd @Byron_JMP pendant la démo du webinaire en direct :
Q : Comment évaluez-vous les performances de GLMM ?
R : Voici les tous les détails .
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