Een fixed effect opnemen
In de vorige oefening heb je een model gebouwd met alleen een globale intercept. Meestal bevatten hiërarchische modellen ook voorspellers die interessant zijn.
De geboortegegevens per county bevatten de gemiddelde leeftijd van de moeder, AverageAgeofMother. Misschien verklaart dit het geboortecijfer van een county.
In dit geval "weet" de formule in R dat AverageAgeofMother numeriek is en behandelt de bijbehorende coëfficiënt als een helling.
Bouw een hiërarchisch model met county_births_data (al voor je geladen) en neem een fixed effect op. Voorspelt de gemiddelde leeftijd van de moeder bij de geboorte het geboortecijfer?
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Hiërarchische en Mixed-Effects-modellen in R
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Include the AverageAgeofMother as a fixed effect within the lmer and state as a random effect
age_mother_model <- lmer(___ ~ ___ + (1 | ___),
county_births_data)
summary(age_mother_model)