Exibindo os resultados de clamídia

No exercício anterior, você ajustou um GLMER aos dados de clamídia de Illinois. Neste exercício, vamos revisar alguns métodos para exibir os resultados. Você pode usar esses métodos para obter resumos do modelo para um cliente ou para um documento em que esteja descrevendo seus resultados. No entanto, eu incentivo você a aprender a manipular e explorar as saídas do modelo por conta própria para criar seus próprios métodos de apresentação. Desenvolver métodos próprios pode ajudar você a se destacar como cientista de dados!

Aqui está o que você vai fazer:

Examinar as estimativas do modelo.
Plotar os dados e ajustar um glm para cada classe etária. Embora não seja exatamente igual às saídas de glmer(), essa aproximação ajuda a exibir os resultados de uma forma visualmente fácil de entender.

Este exercicio faz parte do curso

Modelos Hierárquicos e de Efeitos Mistos em R

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Instruções do exercicio

Extraia as estimativas de efeito fixo de model_out usando fixef().
Extraia as estimativas de efeito aleatório de model_out usando ranef().
Execute o código para plotar os dados usando os métodos do ggplot2.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Extract out fixed effects
___
# Extract out random effects 
___

# Run code to see one method for plotting the data
ggplot(data = il_data_2, 
       aes(x = year, y = count, group = county)) +
    geom_line() +
    facet_grid(age ~ . ) +
    stat_smooth(method = "glm",
                method.args = list(family = "poisson"), 
                se = FALSE,
                alpha = 0.5) +
    theme_minimal()

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