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NY-Hassdaten erkunden

Der Bundesstaat New York berichtet für jeden County die Anzahl der gegen Personen begangenen Hassverbrechen. In dieser Fallstudie untersuchst du, ob sich die Anzahl der Hassverbrechen über die Zeit verändert. Diese Übungen verfolgen zwei Ziele. Erstens zeigen sie, wie generalisierte Mixed-Effects-Regressionen (glmer()) für Messwiederholungen in R eingesetzt werden können. Zweitens liefern sie ein weiteres Beispiel dafür, wie Mixed-Effects-Modelle für statistische Schlussfolgerungen genutzt werden.

Angesichts der unterschiedlichen Bevölkerungsgrößen der Counties in New York kannst du a priori vernünftigerweise zufällige Intercepts annehmen. Aber brauchst du auch zufällige Steigungen? Visualisiere die Daten, um zu sehen, ob sich Trends je County unterscheiden. Außerdem hilft dir die Visualisierung, wirklich zu sehen, was passiert.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Hierarchische und gemischte Effekte-Modelle in R

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Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Plot the TotalIncidents of hate crimes in NY by Year, grouped by County
ggplot(data = ___, aes(x = ___, y = ___, group = ___)) +
    ___
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