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关于具有二项式误差的 GLMM 中的 F 检验的问题你好，
我对 JMP pro 中的广义线性混合模型 (GLMM) 有疑问。大多数统计学家认为使用 F 检验或 t 检验来评估具有二项式误差的 GLM 或 GLMM 中的预测因子贡献是不合适的。这是因为 F 检验和 t 检验基于平方和，而平方和假设残差呈正态分布。
虽然使用 Logit 链接函数有助于线性化预测因子与二项式响应变量之间的关系，但它不会使残差标准化。二项式混合效应模型通常通过最小化负对数似然而不是平方和来优化，这使得似然比检验通常比 F 检验更合适。
鉴于此，为什么 JMP 允许计算具有二项分布的 GLMM 的 F 检验？JMP 是否提供了在此类模型中执行似然比检验而不是 F 检验的选项？此外，如何验证报告 F 检验的输出的可靠性？
我很欣赏您对此事的见解。
此致，
芭芭拉基础数据分析与建模