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L’ultimo passaggio, probabilmente il più importante nella creazione di un modello, è la condivisione dei risultati.

In questo esercizio estrarrai le stime a livello di contea e le visualizzerai con ggplot2. Le pendenze degli effetti casuali a livello di contea vanno sommate alle pendenze degli effetti fissi per ottenere le stime della pendenza per ciascuna contea.

Oltre a questa somma, il codice ordina le contee in base al tasso di crimine (le stime della pendenza) per aiutarti a visualizzare chiaramente i dati.

Il modello che hai adattato in precedenza, glmer_out, è già stato caricato per te.

Questo esercizio fa parte del corso

Modelli gerarchici e a effetti misti in R

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Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Extract out the fixed-effect slope for Year2
Year2_slope <- fixef(___)['Year2']

# Extract out the random-effect slopes for county
county_slope <- ranef(___)$County

# Create a new column for the slope
county_slope$slope <- county_slope$Year2 + Year2_slope

# Use the row names to create a county name column
county_slope$county <- rownames(county_slope)

# Create an ordered county-level factor based upon slope values
county_slope$county_plot <- factor(county_slope$county, 
                                   levels = county_slope$county[order(county_slope$slope)])
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