El documento examina las extensiones avanzadas de los modelos mixtos, incluyendo técnicas para gestionar auto-correlación espacial y temporal, heterocedasticidad residual y estructuras complejas de efectos aleatorios. Se centra en la implementación en R utilizando los paquetes {nlme} y {glmmTMB}, comparando diferentes parametrizaciones de modelos y estructuras de varianza-covarianza. Además, explora modelos mixtos para variables no gaussianas, incluyendo distribuciones zero-inflated y hurdle, con recomendaciones prácticas para manejar problemas comunes de ajuste y selección de modelos.