广义线性混合模型(GLMM)变量选择
广义线性混合模型GLMM(Generalized Linear Mixed Model),是广义线性模型GLM 和线性混淆模型LMM 的扩展形式,于二十世纪九十年代被提出。GLMM因其借鉴了混合模型的思想,其在处理纵向数据(重复测量资料)时,被认为具有独特的优势。GLMM不仅擅长处理重复测量资料,还可以用于任何层次结构的数据(因为本质上又是多水平模型)。广义线性混合模型GLMM,可以看做是线性混合模型LMM的扩展形式,使得因变量不再要求满足正态分布;也可以看作是GLM的扩展形式,使得可以同时包含固定效应和随机效应。
举个例子,我们认为疗效可能与服药时间相关,但是这个相关并不是简简单单的疗效随着服药时间的变化而改变。更可能的是疗效的随机波动的程度与服药时间有关。比如说,在早上10:00的时候,所有人基本上都处于半饱状态,此时吃药,相同剂量药物效果都差不多。但在中午的时候,有的人还没吃饭, 有的人吃过饭了,有的人喝了酒,结果酒精和药物起了反应,有的人喝了醋,醋又和药物起了另一种反应。显然,中午吃药会导致药物疗效的随机误差非常大。这种疗效的随机误差(而非疗效本身)随着时间的变化而变化,并呈一定分布的情况,必须用广义线性混合模型了。对于固定效应来说,参数的含义是,自变量每变化一个单位,应变量平均变化多少。而对于随机效应而言,参数是服从正态分布的一个随机变量,也就是说对于两个不同的自变量的值,对应变量的影响不一定是相同的。
GLM的缺点 GLM模型可以支持数据的多种分布,但是要求数据是独立不相关的,在遗传评估时,很显然数据不能满足要求。
可以使用
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