Nekorelovaný slope náhodného efektu
V předchozím cvičení jsi použil/a výchozí nastavení lme4 a předpokládal/a, že slopey a intercepty v rámci každé skupiny jsou pro odhady náhodných efektů korelované. Tento předpoklad ale nemusí být vždy platný – nebo může být užitečné model zjednodušit, pokud máš potíže s jeho numerickým fitováním.
Jednou z možností, jak model potenciálně zjednodušit, je sestavit ho s nekorelovanými náhodnými efekty. Modely lmer() mohou být obtížné na fitování a kontrola výstupů modelu je užitečným krokem při ladění. Případně můžeš mít odborné znalosti z dané oblasti a chtít předpokládat, že náhodné efekty nejsou korelované.
Pro fitování modelu s nekorelovaným slopem náhodného efektu použij || místo | v syntaxi lmer().
Druhý model ze předchozího cvičení, model_b, je pro tebe načtený. Porovnej výstupy model_c se starými výstupy z model_b.
Vignette lme4 pro lmer obsahuje část věnovanou nekorelovaným náhodným efektům.
Toto cvičení je součástí kurzu
Hierarchické a smíšené modely s náhodnými efekty v R
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Include AverageAgeofMother as fixed-effect and LogTotalPop and State as uncorrelated random-effects
model_c <- lmer(BirthRate ~ ___,
county_births_data)
# Compare outputs of both models
summary(model_b)
summary(model_c)