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  3. R로 배우는 계층 및 혼합 효과 모형
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연습 문제

절편(Intercepts)

절편은 계층적 모형을 포함한 회귀 모형의 중요한 구성 요소로, 이산적인 집단을 모형화할 수 있게 해 줍니다. 다른 계수가 없을 때 단일 절편은 데이터의 전체 평균을 의미합니다. 이 모형은 null 모형이라고도 불립니다. 마찬가지로, 여러 절편을 사용하면 다른 계수를 추정하지 않는 한 각 집단의 평균을 추정할 수 있습니다.

이번 연습에서는 절편의 개념과 그것이 평균과 어떤 관련이 있는지 살펴봅니다. 먼저 id 코드가 3인 학교의 학생 데이터만 포함한 학교 데이터의 하위 집합을 살펴보겠습니다. 이 데이터는 school_3_data로 미리 불러와 두었습니다.

지침 1/4

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  • 1
    • 모든 학생의 수학 향상 점수 mathgain에 대해 전역 절편을 추정하는 선형 모형을 만드세요. R에서 전역 절편은 ~ 1임을 기억하세요.
    • summarize()와 mean()을 사용해 모든 학생의 수학 향상 점수의 평균을 계산하세요.
  • 2
    • lm()에서 mathgain ~ classid 공식을 사용해 각 학급의 절편을 추정해 보세요.
    • R이 classid를 연속형 변수로 처리하는지 확인하세요.
  • 3
    • mutate()로 classid를 factor로 변환하세요.
    • 이전 단계에서 적합한 모형을 다시 실행하세요.
  • 4
    • group_by(classid)를 사용해 각 학급의 평균을 계산하세요.
    • lm() 공식에서 ~ classid - 1을 사용해 각 학급의 절편을 추정하세요.