Los modelos mixtos lineales generalizados se introdujeron en JMP Pro 17, donde se especifican dos distribuciones: Binomial y Poisson.
GLMM combina dos enfoques: el modelo mixto lineal y los marcos de modelo lineal generalizado. GLMM es útil para tres tipos de estructuras de modelos:
- Diseños de bloques aleatorios completos e incompletos
- Experimentos de parcela dividida
- Modelos de coeficientes aleatorios
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Preguntas respondidas por Jian Cao @jiancao y Byron Wingerd @Byron_JMP durante la demostración del seminario web en vivo:
P: ¿Cómo evalúa el rendimiento de GLMM?
R: Aquí están los todos los detalles .
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