生態学データ解析 - lmer 紹介
線形混合モデルと一般化線形混合モデル (GLMM 参照) の推定計算する関数 lmer() を紹介します (R の関数) 複雑なモデル (例: 複数の種類の random effects をあつかう) を lmer() で推定させると， あまり正しくない推定結果が得られる場合が「よく」あります (2011-12-27 ……けっきょくこの欠点は何年たっても改善されなかった) このように複雑なモデル WinBUGS や JAGS， あるいは MCMCglmm() を使って推定したほうがよいと思います [もくじ] lmer() とは何か 他の推定関数との比較 実験: 乱数つかったデータ生成と GLMM 推定 結果 (1): 推定値 b の比較 結果 (2): deviance 比較 (glmmML() vs lmer()) とりあえずの，まとめ Appendix: そもそも method = "
階層的線形モデル（HLM）について
1 階層的な構造を持つデータ 心理や教育に関する研究で収集されるデータは，階層的な構造を持っていることが多い。 ここで，データの階層的な構造とは，それぞれの観測値が何らかの上位の抽出単位に包含されているような状態を指す。 例えば，学級単位で小学生に学習に関する意識調査を行ったとする。 この場合，それぞれの子どもたちはいずれかの学級に所属しているから，得られるデータはその学級に含まれたものと考えることができる。 逆に，その学級が調査対象になっていなければ，そこに含まれる子どもたちのデータは決して得られないことになる。 同様に，複数の小学生に対して学習意欲の変化を3学期にわたって時系列的に調査したとしよう。 この場合，それぞれの子どもについて複数回の観測時点におけるデータが得られることになるから，これらの観測値は子どもという上位の単位に含まれたものと考えることができる。 これらはいずれも階層的
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[PDF]階層線形モデルのセンタリングについての覚書_村山航
(実験心理学徒だけど)一般化線形混合モデルを使ってみた
