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演習

ANOVA によるモデル比較

モデルを比較するのは難しい場合があります。 AIC などのモデル選択といった多くの方法がありますが、本コースの範囲外です。

分散分析（ANOVA）は、lmer モデルを比較するための基本的な選択肢として利用できます。 ANOVA は、一方のモデルがもう一方のモデルよりも多くの変動を説明しているかを検定します。 これは、各モデルが説明する変動量を比較することで行います。

例えば、メリーランド州で Year が Crime を予測するかどうかを確認できます。 そのために、County のみをランダム効果とする帰無モデルと、Year を含む年モデルを作成します。 その後、anova() 関数を使って2つのモデルを比較します。

もし Year が有意な量の変動を説明している場合、あらかじめ設定した閾値（通常は 0.05）よりも P-値が小さくなります。

指示1 / 2

undefined XP
    1
    2
  • ランダム効果として County のみを含むモデルを作成します。
  • ランダム効果の傾きとして Year2 を含むモデルを作成します。
  • anova() を使って、null_model（先）と year_model（後）を比較します。