一般化線形混合モデル

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一般化線形混合モデル(いっぱんかせんけいこんごうモデル、: Generalized linear mixed model, GLMM)とは、統計学において一般化線形モデルを拡張した統計解析モデルであり、固定効果に加えて変量効果を考慮している。変量効果は通常、正規分布を仮定される。

変量効果の積分を含めて最尤法に基づき解を求めるが、一般に解析形式で式を表現することができない。そのため、数値積分マルコフ連鎖モンテカルロ法等を用いて計算機により数値解析的に解を求める。コンピュータの高速化により実用化されてきている。

参考文献[編集]

  • Breslow, N.E.; Clayton, D.G. (1993年). “Approximate Inference in Generalized Linear Mixed Models”. Journal of the American Statistical Association 88 (421): 9–25. doi:10.2307/2290687. JSTOR 2290687. 
  • Fitzmaurice, Garrett M.; Laird, Nan M.; Ware, James H. (2004). Applied longitudinal analysis. Hoboken, NJ: Wiley-Interscience. ISBN 0-471-21487-6.