• Modelos Mixtos con R
  • Bienvenido
    • Estructura del libro
    • Software y convenciones
    • Bloques informativos
  • 1 Introducción
    • 1.1 La complejidad estructural tenida en cuenta por los modelos mixtos
  • 2 Regresión lineal
    • 2.1 Modelo estadístico
    • 2.2 Verosimilitud del modelo
      • Ejemplo
  • 3 Modelos Lineales Mixtos
    • 3.1 Entrevista con Jim Ware y Nan Laird
  • 4 Aplicaciones shiny
  • 5 Paquete lme4
    • 5.1 Función lmer
    • Ejemplo: modelo normal con intercepto aleatorio
    • Ejemplo: recuperando los interceptos aleatorios
    • 5.2 Función glmer
    • Ejemplo: modelo gamma con intercepto aleatorio
    • Ejemplo: modelo inversa gaussiana con intercepto y pendiente aleatoria
  • 6 Aplicación con lme4
    • Ejercicios
  • 7 Paquete nlme
    • 7.1 Función lme
    • Ejemplo: modelo normal con intercepto aleatorio
  • 8 Aplicación con nlme
    • Ejercicios
  • 9 Aplicación rat pup
  • 10 Métodos de estimación
    • 10.1 ML y REML
    • Ejemplo: comparando REML y ML usando lme4
    • Ejemplo: comparando REML y ML usando nlme
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Modelos Mixtos con R

30 Otro material interesante

En este capítulo se listan algunos blogs y publicaciones interesantes relacionados con modelos mixtos.

  • A Practical Guide to Mixed Models in R.
  • Introduction to linear mixed models.
  • How to choose nlme or lme4 R library for mixed effects models?.
  • GLMM FAQ.
  • Paquete glmmsr.

https://stats.stackexchange.com/questions/486561/can-i-compare-lmer-models-with-different-fixed-effects-using-anova