########################################################################################## ## GLMM ################################################################################## ########################################################################################## require(lme4) ## Simulando de um Poisson com intercepto aleatório # Y | b ~P(lambda) # lambda = exp(b0 + b) # b ~ N(0, sigma2) ## Fixando o valor dos parâmetros para a simulação b0 = 1.5 sigma = 0.5 ## Fixando a quantidade de individuos e repeticoes n.ind <- 10 n.rep <- 5 ## Simulando o b b <- rnorm(n.ind,0,sd=sigma) ## Montando o preditor linear eta = b0 + rep(b,each= n.rep) ## Inverso da fc de ligação lambda <- exp(eta) ## Simulando da Poisson set.seed(123) y <- rpois(length(lambda), lambda=lambda) ## Criando uma coluna que identifica o ID ID <- rep(1:n.ind, each=n.rep) ## Criando o conjunto de dados dados <- data.frame(y, "ID" = ID) head(dados) ## Ajustando o modelo via a glmer ajuste = glmer(y ~ 1 + (1 | ID), family="poisson", data=dados) ## resumo do ajuste summary(ajuste)