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。
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
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。
# Plot the change in crime through time by County
plot1 <-
ggplot(data = md_crime,
aes(x = ___, y = ___, group = ___)) +
geom_line() +
theme_minimal() +
ylab("Major crimes reported per county")
print(plot1)
# Add the trend line for each county
plot1 + ___