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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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演習

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？

指示1 / 2

undefined XP
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  • 前の演習のモデルを、AverageAgeofMother を固定効果、State をランダム効果として構築します。
  • そのモデルに、LogTotalPop をランダム効果の傾きとして追加したモデルを構築します。
  • それぞれのモデルについて、tidy() の出力を確認します。