之前讨论的混合效应模型均是最常见的线性模型基础上的扩展。但在实际使用中会发现用到其它情况，例如要处理分类问题，需要logistic回归模型。再比如说线性关系不存在，需要用加性模型来处理复杂的非线性关系。这两种模型分别归于广义线性模型和加性模型。那么在这两种模型基础上再考虑解释变量的混合效应，要分别衍生出广义混合效应模型和加性混合效应模型。在R中lme4包可以处理广义混合效应模型，而mgcv包可以处理加性混合效应模型。在之前文章一样，我们先模拟这两种数据，再分别进行建模。代码来源于《Regress by simulation》
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