無相関のランダム効果スロープ
前の演習では、lme4 のデフォルト設定を使い、各グループ内の切片と傾きが相関していると仮定してランダム効果を推定しました。しかし、この仮定が常に妥当とは限らず、数値的に当てはめが難しい場合はモデルを単純化したいこともあります。
無相関のランダム効果をもつモデルを構築するのは、モデルを単純化するための一つの方法です。さらに、lmer() のモデルは当てはめが難しいことがあり、モデルの出力を確認することはデバッグの有用なステップになります。あるいは、ドメイン知識に基づき、ランダム効果は相関しないと仮定したい場合もあるでしょう。
無相関のランダム効果スロープを当てはめるには、lmer() の構文で | ではなく || を使います。
前の演習で作成した2つ目のモデル model_b は読み込まれています。model_c の出力を、これまでの model_b の出力と比較してください。
lme4 の lmer ビネット には、無相関のランダム効果に関するセクションがあります。
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 AverageAgeofMother as fixed-effect and LogTotalPop and State as uncorrelated random-effects
model_c <- lmer(BirthRate ~ ___,
county_births_data)
# Compare outputs of both models
summary(model_b)
summary(model_c)