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  3. R로 배우는 계층 및 혼합 효과 모형
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Exercise

무작위 효과가 있는 lmer 모델 만들기

영상에서 카운티(군) 수준의 출생률 데이터에 대해 배웠어요. 카운티는 주(state) 안에 있고, 주가 변동성에 기여할 수도 있습니다. 이 연습에서는 이 데이터를 사용해 혼합 효과 모델을 단계적으로 구축해 볼 거예요.

이번 연습에서는 전역 절편(고정 효과)과 주에 대한 무작위 효과를 포함하는 계층적 모델을 만듭니다. 그런 다음 모델의 summary()와 잔차의 plot()을 확인할 거예요. 다른 회귀 분석과 마찬가지로, 잔차를 살펴보면 모델에 문제가 없는지 점검하는 데 도움이 됩니다.

lmer()에서는 두 가지 표기법을 사용할 수 있어요: y ~ 1 + (1 | random_effect) 또는 더 짧은 형태인 y ~ (1 | random_effect). 이 연습에서는 DataCamp 채점을 통과하려면 축약형을 사용하세요.

혼합 효과 모델을 구축할 때는 전역 절편 모델처럼 단순한 모델부터 시작하면 데이터나 코드에 문제가 있는지 확인할 수 있어요. 전역 절편은 하나의 절편으로 데이터의 변동성을 설명할 수 있다고 가정합니다. 전역 절편을 보는 한 가지 관점은, 다른 예측 변수를 포함하지 않고 평균만을 모델링하는 것보다 더 나은 모델을 만들 수 없다는 뜻이에요.

Instructions 1/3

undefined XP
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  • county_births_data에 lmer() 모델을 적합하세요. BirthRate를 예측하는 무작위 효과로 State를 포함하세요.