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Prädiktor als Fixed- und Random-Effect

In den vorherigen Übungen hast du Mixed-Effects-Modelle mit verschiedenen Fixed- und Random-Effects angepasst.

Manchmal kann ein Modell denselben Prädiktor sowohl als Fixed- als auch als Random-Effect enthalten. Vielleicht möchtest du zum Beispiel den durchschnittlichen Effekt des Alters einer Mutter bei der Geburt (AverageAgeofMother) schätzen. Wenn du den Prädiktor als Fixed-Effect aufnimmst, kannst du den Effekt des Alters der Mutter über alle Orte hinweg schätzen. Wenn du den Prädiktor zusätzlich als Random-Effect aufnimmst, kannst du gleichzeitig für unterschiedliche Steigungen zwischen den Bundesstaaten berücksichtigen (oder diese „korrigieren“).

Diese Übung ist Teil des Kurses

Hierarchische und gemischte Effekte-Modelle in R

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Anleitung zur Übung

  • Erstelle ein lmer()-Modell, das AverageAgeofMother als Fixed-Effect und AverageAgeofMother als innerhalb von State geschachtelten Random-Effect verwendet, um BirthRate mit den county_births_data vorherzusagen. Achte darauf, dass der Fixed-Effect in der Formel vor den Random-Effects steht.
  • Wende summary() auf die Ausgabe an.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Construct a lmer() 
out <- lmer(___)


# Look at the summary
summary(___)
Code bearbeiten und ausführen