ランダム効果の傾き
前の演習では、各州ごとのランダム効果の切片を推定しました。これにより、州ごとに固有の切片を考慮できました。この演習では、各州ごとのランダム効果の傾きを推定します。たとえば、各郡の総人口の常用対数、LogTotalPop が郡の出生率に影響し、さらにその影響が州ごとに異なる可能性があります。
動画で説明したとおり、lmer() では (slope | group) という構文を使って、各 group についてランダム効果の slope を推定できます。
この演習では、母親の平均年齢の効果を推定しつつ、州と総人口をランダム効果として考慮する混合効果モデルを当てはめます。
このモデルの出力は、前に作成したモデルと比べてどのように変わりますか？
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。
# Include the AverageAgeofMother as fixed-effect and State as a random-effect
model_a <- lmer(BirthRate ~ ___ + (___), county_births_data)
tidy(___)
# Include the AverageAgeofMother as fixed-effect and LogTotalPop and State as random-effects
model_b <- lmer(BirthRate ~ ___ + (___), county_births_data)
tidy(___)