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  5. R로 배우는 계층 및 혼합 효과 모형

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演習

NY 증오 범죄 데이터 살펴보기

뉴욕주는 각 카운티별로 사람을 대상으로 한 증오 범죄 발생 건수를 보고합니다. 이번 사례 연구에서는 시간이 지나면서 증오 범죄 건수가 변화하는지 살펴보겠습니다. 이 연습 문제는 두 가지 목적이 있습니다. 첫째, 일반화된 혼합 효과 회귀(glmer())가 R에서 반복측정 자료에 어떻게 활용되는지 보여 드립니다. 둘째, 통계적 추론을 위해 혼합 효과 모형을 사용하는 또 다른 예시를 제공합니다.

뉴욕주 카운티마다 인구 규모가 다르므로, 사전에(random-effect) 절편이 필요하다고 합리적으로 가정할 수 있습니다. 그러나 기울기에 대한 랜덤 효과도 필요할까요? 그래프를 그려서 카운티별로 추세가 달라 보이는지 확인해 보세요. 또한, 데이터를 시각화하면 무슨 일이 일어나는지 직접 ‘보는’ 데 도움이 됩니다.

指示1 / 3

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  • 데이터 프레임 hate를 사용하여 시간(x = Year)에 따른 총 증오 범죄 건수(y = TotalIncidents)를 그리세요.
  • County로 그룹화하고 geom_line()을 포함하세요.