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Exercice

Pentes à effets aléatoires

Dans l'exercice précédent, vous avez estimé des intercepteurs à effets aléatoires pour chaque État. Cela vous a permis de tenir compte du fait que chaque État a son propre intercepteur. Dans cet exercice, vous allez estimer une pente à effet aléatoire pour chaque État. Par exemple, il se peut que le log\(_{10}\)(population totale de chaque comté), LogTotalPop, influence le taux de natalité d'un comté ET varie selon l'État.

Rappelez‑vous de la vidéo : on peut estimer une pente à effet aléatoire pour chaque groupe en utilisant la syntaxe (slope | group) avec lmer().

Dans cet exercice, ajustez un modèle à effets mixtes qui estime l'effet de l'âge moyen de la mère tout en tenant compte de l'État et de la population totale comme effets aléatoires.

Comment les résultats de ce modèle se comparent‑ils à ceux du modèle précédent que vous avez construit?

Instructions 1/2

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  • Construisez le modèle de l'exercice précédent avec AverageAgeofMother comme effet fixe et State comme effet aléatoire.
  • Construisez le modèle précédent en ajoutant LogTotalPop comme pente à effets aléatoires.
  • Consultez la sortie de tidy() pour chaque modèle.