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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

モデルの構築

モデル構築の手順として、まずはシンプルなポアソン回帰を作成しましょう。glmer()よりglm()のほうが実行が速く、デバッグもしやすいです。たとえば、ポアソン回帰なら整数でないデータが混じっていることを検知できます。さらに、ポアソン回帰は、より複雑なモデルを理解するための直感も与えてくれます。

問題が発生した場合は、指示に従ってデータを修正してください。

最後に、反復測定のポアソン回帰を構築して保存します。

指示1 / 4

undefined XP
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  • glm() 関数で family を "poisson" に設定し、ポアソン回帰を作成します。
  • hate データフレームを使い、ヘイトクライムの TotalIncidents を、式中で Year と County を固定効果として予測するモデルにしてください。