1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Hierarchické a smíšené modely s náhodnými efekty v R
Connected

Cvičení

Změna měřítka sklonů

Poslední graf ukázal, že změny v míře kriminality se lišily podle okresu. To znamená, že bys měl/a do modelu zahrnout Year jako náhodný i pevný efekt. Tímto způsobem model odhadne jak globální sklon napříč všemi okresy, tak individuální sklon pro každý okres. Pevný efekt sklonu odhaduje změnu závažné kriminality napříč všemi okresy Marylandu. Náhodný efekt sklonu zachycuje, že různé okresy vykazují různé změny v kriminalitě.

Při trénování tohoto modelu se ale zobrazí varovná zpráva! Aby ses jí vyhnul/a, změň proměnnou Year tak, aby začínala od 0 místo od roku 2006. Tuto novou proměnnou Year2 ti poskytujeme (např. hodnota 2006 v Year odpovídá 0 v Year2). Při trénování regresních modelů je někdy potřeba škálovat nebo centrovat intercept tak, aby začínal na 0. To zlepšuje numerickou stabilitu modelu.

Pokyny

100 XP
  • Sestav lmer() pro predikci Crime s proměnnou Year jako pevným i náhodným efektem sklonu a County jako náhodným efektem interceptu.
  • Sestav druhý lmer() pro predikci Crime s proměnnou Year2 jako pevným i náhodným efektem sklonu a County jako náhodným efektem interceptu.