PROC GLIMMIX 功能在广义回归个性中的实现对于非正态分布的响应，能够使用混合模型（固定+随机效应）会非常方便。起初，它不需要涵盖当今广义回归个性中可用的所有分布。最初将其用于二项式响应将是一个阶跃变化。
统计与分析回复：广义回归个性中的 PROC GLIMMIX 功能实现我在 JMP17 beta 版本中注意到了这一点，太棒了。
回复：广义回归个性中的 PROC GLIMMIX 功能实现 - 状态更改为：是的，敬请期待！@Peter_Hersh，您是对的，我们将在 JMP Pro 17.0 中提供新的广义线性混合模型特性，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：广义回归个性中的 PROC GLIMMIX 功能实现@SamGardner我知道 GLMM 已添加到 JMP 17 中，这将解决 Fabio 所追求的问题吗？
回复：广义回归个性中的 PROC GLIMMIX 功能实现这是一个很好的建议。我已在我们的内部请求系统中注意到这一点。其他人应该通过点击上面的点赞（竖起大拇指）按钮来表示他们对此的支持。
