R中的广义线性混合模型教程（glmm_tutorial）

简介：
该存储库提供了一系列相对简短的教程，旨在介绍如何利用R语言对广义线性混合模型（GLMM）进行拟合和对比。 这些教程的内容灵感来源于Richard McElreath的优秀统计学课程“Statistical Rethinking”。 读者可以通过Richard McElreath的网站获取关于该材料的最新更新信息。 在编写此脚本时，我特别参考了课程期末考试中提出的若干问题，这些练习对我而言具有重要的启发作用，因为它清晰地表明了包含随机效应（也称为变化效应）不仅能够显著影响模型之间的相对排名，而且还能突出强调添加随机效应对固定效应估计的影响，通常情况下，我们关注模型中大部分参数。 本教程采用了R软件包lme4、AICcmodavg和rethinking。 为了比较不同拟合模型的优劣，我们使用了赤池信息准则（AIC）。 存储库中的glmm_tutorial_script.R文件包含了我的代码以及详细的教程注释和glmm_tutorial_d文件。