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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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ランダム効果を用いた lmer モデルの構築

この動画では、郡レベルの出生率データについて学びました。郡は州の中にあり、州が変動に影響している可能性があります。これからの演習では、このデータを使って一連の混合効果モデルを構築します。

この演習では、グローバル切片（固定効果）と州のランダム効果を持つ階層モデルを作成します。作成したモデルの summary() と、残差の plot() を確認します。ほかの回帰分析と同様に、残差を調べることで、モデルに問題がないかを確認できます。

lmer() では、y ~ 1 + (1 | random_effect) とショートカットの y ~ (1 | random_effect) の2通りの書き方があります。DataCamp のテストに合格するため、この演習ではショートカットを使ってください。

混合効果モデルを構築する際は、グローバル切片モデルのようなシンプルなモデルから始めると、データやコードに問題がないかを確認できます。 グローバル切片 は、単一の切片でデータの変動すべてを表せると仮定します。 グローバル切片を別の見方で捉えると、他の説明変数を含めずに平均のみをモデル化する以上に、うまく当てはめる方法がないということになります。

Instrucțiuni 1 / 3

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  • county_births_data に対して lmer() モデルを当ててください。BirthRate を目的変数、State をランダム効果として含めます。