生態学のデータ解析 - GLMM 参照からたどれる数学セミナー2007が非常にわかりやすかった。

> library(glmmML)
> d <- read.csv("http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/ce/memo/hierarchical2007/figSS/d.csv")
> glmmML(cbind(y,10-y) ~ 1, data=d, family=binomial, cluster=d$plant.ID)

Call:  glmmML(formula = cbind(y, 10 - y) ~ 1, family = binomial, data = d,      cluster = d$plant.ID) 


                    coef se(coef)       z Pr(>|z|)
(Intercept) -0.03582   0.1578 -0.2270     0.82

Scale parameter in mixing distribution:  1.373 gaussian 
Std. Error:                              0.1389 

Residual deviance: 259.7 on 98 degrees of freedom   AIC: 263.7 

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パターン認識と機械学習 下 - ベイズ理論による統計的予測
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この本の5,6章も何度か読み直さないとイケナイ。

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