【日积月累】 混合线性模型在数据分析中具有重要应用，尤其在处理数据相关性方面。传统线性模型要求数据独立性，而混合线性模型通过引入固定效应和随机效应，解决了数据点之间的相关性问题。例如，在基因表达研究中，混合线性模型能够有效处理同一患者样本之间的相关性，提高模型准确性。通过R语言的lme4包，研究人员可以构建混合线性模型，分析变量之间的关系，并进行显著性检验和结果可视化。