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クラミジアの結果を可視化する

前の演習では、イリノイ州のクラミジアデータに GLMER を当てはめました。この演習では、結果を表示するいくつかの方法を確認します。これらの方法を使えば、クライアント向けや、結果を説明する文書のためにモデルの要約を得ることができます。ただし、ぜひご自身でもモデル出力を操作・探索して、結果を見せるための独自の方法を作ってみてください。独自の方法を育てることは、データサイエンティストとしての強みにもなります！

今回行うことは次のとおりです。

  1. モデル推定値を確認します。
  2. データをプロットし、各年齢クラスごとに glm を当てはめます。glmer() の出力とまったく同じではありませんが、この近似により、結果を視覚的にわかりやすく表示できます。

この演習はコースの一部です

R による階層モデルと混合効果モデル

コースを見る

演習の手順

  • fixef() を使って、model_out から固定効果の推定値を取り出してください。
  • ranef() を使って、model_out から変量効果の推定値を取り出してください。
  • コードを実行して、ggplot2 の手法でデータをプロットしてください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Extract out fixed effects
___
# Extract out random effects 
___

# Run code to see one method for plotting the data
ggplot(data = il_data_2, 
       aes(x = year, y = count, group = county)) +
    geom_line() +
    facet_grid(age ~ . ) +
    stat_smooth(method = "glm",
                method.args = list(family = "poisson"), 
                se = FALSE,
                alpha = 0.5) +
    theme_minimal()
コードを編集して実行