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고정 효과와 랜덤 효과 예측 변수

이전 연습 문제에서는 서로 다른 고정 효과와 랜덤 효과를 사용해 혼합 효과 모형을 적합했어요.

어떤 경우에는 같은 예측 변수를 고정 효과이면서 동시에 랜덤 효과로도 포함할 수 있어요. 예를 들어, 출산 시 산모의 평균 나이(AverageAgeofMother)의 평균 효과를 추정하고 싶다고 해볼게요. 이 예측 변수를 고정 효과로 포함하면 모든 지역을 통틀어 산모 나이의 효과를 추정할 수 있어요. 동시에 이 예측 변수를 랜덤 효과로 포함하면 주(state)마다 기울기 추정치가 서로 다를 수 있다는 점을 함께 반영(또는 보정)할 수 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 배우는 계층 및 혼합 효과 모형

강의 보기

연습 안내

  • county_births_data에서 BirthRate를 예측하기 위해, AverageAgeofMother를 고정 효과로, 그리고 State 내에 중첩된 랜덤 효과로서의 AverageAgeofMother를 포함하는 lmer()를 구성하세요. 수식에서 고정 효과를 랜덤 효과보다 앞에 두세요.
  • 결과에 summary()를 사용하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Construct a lmer() 
out <- lmer(___)


# Look at the summary
summary(___)
코드 편집 및 실행