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

Cvičení

Náhodné efekty sklonů

V předchozím cvičení jsi odhadl/a náhodné efekty interceptů pro každý stát. To ti umožnilo zohlednit, že každý stát má svůj vlastní intercept. V tomto cvičení odhadneš náhodný efekt sklonu pro každý stát. Například logaritmus celkové populace okresu (log\(_{10}\)), LogTotalPop, může ovlivňovat porodnost v okrese A ZÁROVEŇ se lišit podle státu.

Z videa si vzpomeneš, že náhodný efekt slope lze odhadnout pro každou group pomocí syntaxe (slope | group) ve funkci lmer().

V tomto cvičení sestav model se smíšenými efekty, který odhaduje vliv průměrného věku matky a zároveň zohledňuje stát a celkovou populaci jako náhodné efekty.

Jak se výsledky tohoto modelu liší od předchozího modelu, který jsi sestavil/a?

Pokyny 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Sestav model z předchozího cvičení s AverageAgeofMother jako fixním efektem a State jako náhodným efektem.
  • Rozšiř předchozí model o LogTotalPop jako sklon náhodného efektu.
  • Prohlédni si výstup funkce tidy() pro každý model.