GLMM（一般化線形混合モデル）は、統計学におけるモデルの一種で、データの構造が複雑な場合に使用されます。 基本的な概念: 一般化線形モデル: GLMMは、一般化線形モデル（GLM）の拡張です。GLMは、従属変数が特定の分布（例えば、正規分布、ポアソン分布、二項分布など）に従う場合に使用されます。 混合効果: GLMMは、固定効果とランダム効果を組み合わせてモデル化します。固定効果は全体に共通する影響を表し、ランダム効果は特定のグループや個体に特有の影響を表します。 使用例: 医療研究で患者のデータを分析する際、患者ごとのばらつきを考慮するためにGLMMが使われることがあります。 環境科学で、異なる地域のデータを比較する際にも、地域ごとの特性を考慮するためにGLMMが適用されます。 利点: データの階層構造や相関を考慮できるため、より正確な推定が可能です。 複雑なデータセットに対しても柔軟に対応できるため、さまざまな分野で広く利用されています。 GLMMは、データの特性に応じて適切にモデルを構築するための強力なツールです。