生態学におけるデータ解析において，観測データにあわせて解析者自身が注意ぶかく統計モデルを構築・推定・評価していくことはいよいよ重要になっている．個体差や場所差をうまく表現できる一般化線形混合モデルやベイズ統計モデルといった新しい方法論を使いこなすためにも，統計モデルの基本といえる一般化線形モデル (generalized linear model; GLM) をよく理解する必要がある．この自由集会では，参加者とともに GLM (とその拡張モデル) をデータ解析に応用するときに注意すべき点を議論したい．話題提供としては，まず久保が復習のために GLM の基本要素をひとつひとつ紹介し，さらに「脱」割算な統計モデリングのための offset 項わざを紹介する．次に粕谷が GLM での交互作用項の解釈と注意点について説明し，分散分析での交互作用の使われかたとも比較検討する．

自由集会の URL: http://hosho.ees.hokudai.ac.jp/~kubo/c