线性混合模型泊松回归代码示例

以下是一个简单的线性混合模型泊松回归代码示例，该模型适用于在不同组中对计数数据进行建模。

library(lme4)

# 读取数据
data <- read.csv("data.csv")

# 模型
glmer_model <- glmer(count ~ treatment + (1|group), data = data, family = poisson)

# 模型摘要
summary(glmer_model)

在上面的代码中，我们首先读取了一个名为“data.csv”的数据文件。然后，我们使用`glmer()`函数来拟合一个线性混合模型泊松回归模型，其中`count`是响应变量，`treatment`和`group`是预测变量。我们还使用`family = poisson`指定了泊松分布作为我们的误差分布。最后，我们使用`summary()`函数来查看模型的摘要。