Kemiringan efek-acak tak berkorelasi
Pada latihan sebelumnya, Anda menggunakan pengaturan default lme4 dan mengasumsikan bahwa kemiringan (slope) dan intersep di dalam setiap grup berkorelasi untuk estimasi efek-acak. Namun, asumsi ini tidak selalu berlaku, atau kita mungkin ingin menyederhanakan model jika mengalami kesulitan dalam pemfittingan numerik.
Membangun model dengan efek-acak yang tidak berkorelasi adalah salah satu cara untuk menyederhanakan model. Selain itu, model lmer() bisa sulit dipasang (fit), dan memeriksa keluaran model dapat menjadi langkah yang berguna saat men-debug model Anda. Atau, Anda mungkin memiliki keahlian domain dan ingin mengasumsikan efek-acak tidak saling berkorelasi.
Untuk memasang model dengan kemiringan efek-acak yang tidak berkorelasi, gunakan || alih-alih | pada sintaks lmer().
Model kedua yang Anda bangun pada latihan sebelumnya, model_b, telah dimuat untuk Anda. Bandingkan keluaran model_c dengan keluaran lama dari model_b.
Vinyet lme4 lmer vignette mencakup bagian tentang efek-acak yang tidak berkorelasi.
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Model Hierarki dan Mixed Effects di R
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
# 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)