混合模型>>分类数据>>随机效应功能处理分类数据（二进制）时，混合模型平台下请求的功能是能够适应随机效应。
更多信息来自分类 > 多级数据 > PROC GLIMMIX :
Being requested for multi-level data (Sequential monadic, diary studies, deprivation). Includes random effects for categorical and binary. Currently in SAS.
统计与分析回复：混合模型>>分类数据>>随机效应功能 - 状态更改为：是的，敬请期待！@彼得_赫什我们将在 JMP Pro 17.0 中提供新的广义线性混合模型特性，并在拟合模型中提供，可以拟合二项式和泊松响应分布的 GLMM。如果您是 JMP 17 早期采用者计划的成员，您可以立即尝试并进行测试。
回复：混合模型>>分类数据>>随机效应功能@萨姆加德纳我知道 GLMM 在 JMP 17 中进行了彻底修改，现在可以吗？
回复：混合模型>>分类数据>>随机效应功能GLMM 将很难添加。但是，广义估计方程要简单得多，并且可以实现相同的目标，因为推论（测试和区间）对于主题内的相关性是稳健的。 主要区别在于，GEE 的推断是在人群级别而不是主题级别（无随机效应），但从我们 2017 年 10 月的会议来看，听起来您所追求的是人群级别推断。 我们可以看到将 GEE 添加为 GenReg 的一个选项。回复：混合模型>>分类数据>>随机效应功能 - 状态更改为：开放投票回复：混合型号>>分类数据>>随机效应函数这一点在分类 > 多级数据 > PROC GLIMMIX 。
回复：混合模型>>分类数据>>随机效应功能<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />杰夫-
对，那是正确的。 谢谢-
斯科特
回复：混合模型>>分类数据>>随机效应功能里斯.sj ,
澄清一下，您希望拟合模型在使用混合模型个性时支持分类响应。 那是对的吗？
-杰夫
