傾きのスケーリング

直前のプロットから、犯罪率の変化は郡によって異なることがわかりました。つまり、モデルには Year を固定効果と変量効果の両方として含めるべきです。こうすることで、すべての郡に共通するグローバルな傾きと、各郡ごとの傾きを推定できます。固定効果の傾きは、メリーランド州の全郡における重大犯罪の変化を表し、変量効果の傾きは、郡ごとに犯罪の変化が異なることをモデル化します。

しかし、このモデルを当てはめると警告メッセージが出てしまいます。これに対処するために、Year の開始を 2006 から 0 に変更しましょう。そのための新しい変数 Year2 を用意しています（例：Year の 2006 は Year2 では 0）。回帰を当てはめる際には、切片が 0 から始まるようにスケーリングやセンタリングを行う必要があることがあります。これはモデルの数値的安定性を高めます。