結果を表示する
モデルを作成するうえで、最後の、そしておそらく最も重要なステップは、結果を共有することです。
この演習では、郡レベルの推定値を抽出し、ggplot2で可視化します。各郡の傾き推定値を得るには、郡レベルのランダム効果の傾きを固定効果の傾きに加える必要があります。
これに加えて、コードでは可視化をわかりやすくするために、郡を犯罪率（傾き推定値）の順に並べ替えます。
前の演習で当てはめたモデル glmer_out は読み込まれています。
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。
# Extract out the fixed-effect slope for Year2
Year2_slope <- fixef(___)['Year2']
# Extract out the random-effect slopes for county
county_slope <- ranef(___)$County
# Create a new column for the slope
county_slope$slope <- county_slope$Year2 + Year2_slope
# Use the row names to create a county name column
county_slope$county <- rownames(county_slope)
# Create an ordered county-level factor based upon slope values
county_slope$county_plot <- factor(county_slope$county,
levels = county_slope$county[order(county_slope$slope)])