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  3. R による階層モデルと混合効果モデル
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演習

メリーランド州の犯罪データを可視化する

モデルを当てはめる前にデータをプロットして、傾向や気になる点、外れ値の有無、今後検討が必要な特徴を「目で見る」ことは有用です。 ggplot2 を使うと、郡ごとに線を描き、時間の経過に伴う犯罪の変化を確認できます。 この演習では、メリーランド州の犯罪データ（md_crime）を見ていきます。これには Year、郡における暴力的な Crime の件数、そして County 名が含まれます。

このデータを探索するため、まず各郡のデータ点を時系列でプロットしましょう。そうすることで、各郡が時間とともにどのように変化しているかを確認できます。ここでは郡数が多く色分けでは見分けにくいため、color のような美的属性ではなく group を使います。生データをプロットしたら、各郡のトレンドラインも追加します。

ポイントを結ぶ線（geom_line）とトレンドライン（geom_smooth）は、どのような種類のランダム効果が必要か（もしあれば）を考えるヒントになります。すべての点の範囲や平均が似ているようであれば、ランダム効果の切片は重要でないかもしれません。同様に、郡間で傾向が一貫している（つまり、グループ間でトレンドラインが似ている、または平行に見える）場合は、ランダム効果の傾きは不要かもしれません。

指示1 / 2

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  • md_crime データを使い、各 County（group 変数）における Year（x 変数）に対する Crime（y 変数）の変化をプロットしてください。
  • 各郡のトレンドラインを geom_smooth(method = 'lm', se = FALSE) で追加してください。se = FALSE にするとプロットが見やすくなります。