rstanarm中的stan_glmer

stan_glmer函数是rstanarm包提供的，用于拟合贝叶斯广义线性混合效应模型（GLMM）。这类模型非常适用于处理具有层次结构或分组结构的数据，例如，数据中的观察值可能是分层的（如学生嵌套在学校中）、重复测量的（如同一对象在不同时间点的测量）或有其他类型的非独立结构。

stan_glmer的基本用途

使用stan_glmer可以让您同时估计固定效应（所有分组共享的效应）和随机效应（在分组间变化的效应）。这种模型特别有用，因为它可以考虑数据内在的复杂结构，如同一组内的观察值可能更相似，这是普通回归模型所不考虑的。

示例：学生的考试成绩

假设我们有一个数据集，包含多个学校的学生考试成绩，我们想探究学生的家庭背景（如父母的教育水平）和学生个人特征（如学习时间）对考试成绩的影响，同时考虑不同学校可能有不同的基线成绩和不同的父母教育水平效应（即学校效应）。

# 模拟一些数据
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