glmm和lmm的区别
时间: 2023-05-03 19:04:33 浏览: 253
GLMM和LMM都是用来建立混合效应模型的方法,但两者的适用范围和建模方式有所不同。
LMM是线性混合效应模型,适用于因变量为连续型变量、固定效应和随机效应均为线性关系的情况。举例来说,假设我们想研究女性学生的身高与体重之间的关系,我们可以将身高作为因变量,体重作为固定效应,同时考虑每位学生的随机效应(例如,某些学生的身高可能受到遗传因素的影响而更高)。在这种情况下,LMM可以很好地建模并考虑随机效应的影响。
GLMM是广义线性混合效应模型,适用于因变量为二分类、多分类或计数型变量的情况,或者固定效应和/或随机效应不符合线性关系的情况。举例来说,假设我们想研究测试药物对治疗患者的效果,我们可以将治疗患者的治愈或未治愈作为因变量,考虑药物剂量作为固定效应,同时考虑医院和患者的随机效应(例如,某些医院治疗效果可能更好)。在这种情况下,GLMM可以很好地处理非线性关系和二分类、多分类或计数型因变量的情况。
因此,总的来说,LMM和GLMM在建模方法和适用范围上有所不同,需要根据具体的问题和数据类型选择使用。
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GEE模型和GLMM模型都是用于分析重复测量数据的统计模型,但它们的假设和方法不同。GEE模型假设各个观测之间的相关性相同,而GLMM模型则允许不同的观测之间的相关性不同。此外,GEE模型使用广义估计方程来估计参数,而GLMM模型使用最大似然估计或贝叶斯估计来估计参数。因此,GEE模型更适用于分析大规模数据集,而GLMM模型更适用于分析小规模数据集。
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