# 使用Python进行广义线性混合模型（GLMM）分析
## 引言
在生物统计、心理学、社会科学等领域，研究者常常需要分析复杂的数据集。这些数据集可能涉及多个层级的变异性，适合使用广义线性混合模型（GLMM）进行建模。GLMM结合了广义线性模型和随机效应模型，适用于处理非独立观测值。本文将通过Python的`statsmodels`库对GLMM进行详细介绍，并提供代码示例，帮助研究人员掌握这
下面是我对GLM模型的理解：数据编码的方式在一般统计中，常用的coding方式有dummy，effect和cell.mean，这个在R和python中都可以实现。dummy coding 举例假设有4个组别A, B, C, D，它的自由度是4-1=3，因此它可以用3个不同位置的1来编码代表4个组（有一个组作为reference组，其编码全为0）. 假设如下的表格数据： 把g4组作为参考组，使用du
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2023-11-03 18:52:12
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## Python中使用LMe4库进行广义线性混合模型（GLMM）的建模
### 简介
广义线性混合模型（Generalized Linear Mixed Model，GLMM）是一种用于建模具有非正态分布的响应变量的统计模型。它将广义线性模型（GLM）与线性混合模型（LMM）相结合，能够同时考虑固定效应和随机效应，适用于具有复杂层级结构的数据分析。
Python作为一种强大的编程语言，提供
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2023-10-22 15:01:18
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GLM一般是指 generalized linear model ，也就是广义线性模型；而非 general linear model，也就是一般线性模型；而GLMM （generalized linear mixed model）是广义线性混合模型。广义线性模型GLM很简单，举个例子，药物的疗效和服用药物的剂量有关。这个相关性可能是多种多样的，可能是简单线性关系（发烧时吃一片药退烧0.1度，两片
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2023-09-18 16:20:07
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0. 飞哥感言这篇文章，主要是介绍了抗性数据，如何利用GLMM模型进行的分析，文中，他将9级分类性状变为了二分类性状，进行分析。分析中用到了加性效应（A矩阵），空间分析（行列信息）。对比了SAS和ASReml，结果基本一致。其实，9分级性状，可以直接使用ASReml进行有序多分类性状分析，用累计Logistic模型分析，也可以考虑系谱数据和空间位置信息。这样效果应该更好。回头找下数据，测试一下。
原创
2022-02-06 17:53:35
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0. 飞哥感言这篇文章，主要是介绍了抗性数据，如何利用GLMM模型进行的分析，文中，他将9级分类性状变为了二分类性状，进行分析。分析中用到了加性效应（A矩阵），空间分析（行列信息）。对比了SAS和ASReml，结果基本一致。其实，9分级性状，可以直接使用ASReml进行有序多分类性状分析，用累计Logistic模型分析，也可以考虑系谱数据和空间位置信息。这样效果应该更好。回头找下数据，测试一下。1. 文献Genetic analysis of resistance to Pseudomona
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2021-06-04 22:05:16
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一、前期准备1.研究目的重复测量方差：相关领域（比如医学研究）时，常常需要对同一观察单位重复进行多次测量，比如对病例在不同时间点进行多次测量，此类数据称为重复测量资料。由于此类数据同一对象多次测量之间存在相关性，因而不能简单的使用方差分析进行研究，而需要使用重复测量方差分析。重复测量方差分析时涉及两个重要的术语名词，分别是组内和组间。比如有这样一项关于抑郁症的研究，共有12名患者，分别6名患者使用
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2023-12-04 19:40:22
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通过线性模型和广义线性模型（GLM），预测函数可以返回在观测数据或新数据上预测值的标准误差。然后，利用这些标准误差绘制出拟合回归线周围的置信区间或预测区间。置信区间（CI）的重点在于回归线，其可以解释为（假设我们绘制的是95%的置信区间）：“如果我们重复抽样X次，那么回归线将有95%的概率落在这个区间内”。另一方面，预测区间的重点在于单个数据点，其可以解释为（同样假设我们绘制的是95%的置信区间
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2024-03-31 14:08:45
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本节，介绍一下官网上面GCTA的功能描述。1. 最新功能GCTA在2010个体，2989个二元性状性状，无压力！这个主要分析二分类性状！Update logV
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2022-02-16 17:09:02
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2024-01-27 22:43:38
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随着软件包的进步，使用广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM）变得越来越容易。由于我们发现自己在工作中越来越多地使用这些模型，我们开发了一套R shiny工具来简化和加速与对象交互的lme4常见任务。
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2021-05-12 14:15:04
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随着软件包的进步，使用广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM）变得越来越容易。由于我们发现自己在工作中越来越多地使用这些模型，我们开发了一套R shiny工具来简化和加速与对象交互的lme4常见任务。
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2021-05-12 14:15:03
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本文旨在帮助0基础或只有简单编程基础的研究学者，通过 AI 的提示词工程，使用 R 语言完成元分析，包括数据处理、模型构建、评估以及结果解读等步骤。主要介绍了元分析的概念、工作原理、固定效应与随机效应元分析的区别，以及模型的语法、输出结果解读、先验知识的应用等内容，还探讨了如何控制测量误差和处理不同的方差结构。一、引言元分析是对多个相似主题的单个研究结果进行的统计分析，它能提供比单个研究
本文旨在帮助0基础或只有简单编程基础的研究学者，通过 AI 的提示词工程，使用 R 语言完成元分析，包括数据处理、模型构建、评估以及结果解读等步骤。主要介绍了元分析的概念、工作原理、固定效应与随机效应元分析的区别，以及模型的语法、输出结果解读、先验知识的应用等内容，还探讨了如何控制测量误差和处理不同的方差结构。一、引言元分析是对多个相似主题的单个研究结果进行的统计分析，它能提供比单个研究更可靠的估
随着软件包的进步，使用广义线性混合模型（GLMM）和线性混合模型（LMM）变得越来越容易最近我们被客户要求撰写关于广义线性混合模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 由于我们发现自己在工作中越来越多地使用这些模型，我们开发了一套R shiny工具来简化和加速与对象交互的lme4常见任务。shiny的应用程序和演示演示此应用程序功能的最简单方法是使用Shiny应用程序，在此处启动一些指标以
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2022-12-18 00:28:58
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=24203原文出处：拓端数据部落公众号本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯 GLM（广义线性模型） 。当前教程特别关注贝叶斯逻辑回归在二元结果和计数/比例结果场景中的使用，以及模型评估的相应方法。使用教育数据示例。
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2021-11-13 10:29:18
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2021-11-13 10:33:25
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=24861原文出处：拓端数据部落公众号概括r 语言允许用户计算 lme 4 包中广义线性混合模型的功效。功率计算基于蒙特卡罗模拟。 它包括用于 (i) 对给定模型和设计进行功效分析的工具；(ii) 计算功效曲线
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2022-01-05 14:33:53
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=24861原文出处：拓端数据部落公众号概括r 语言允许用户计算 lme 4 包中广义线性混合模型的功效。功率计算基于蒙特卡罗模拟。 它包括用于 (i) 对给定模型和设计进行功效分析的工具；(ii) 计算
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2022-01-05 14:40:24
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# 如何在Python中实现广义线性混合模型
广义线性混合模型（GLMM）是一种用于分析具有复杂随机效应和非标准独立分布数据的统计模型。在Python中实现GLMM相对较为简单，本文将引导你完成这个过程。
## 流程概览
下面是实现GLMM的步骤流程表。
| 步骤 | 描述 |
| ------------- | ----
原创
2024-10-02 04:55:54
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