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Exibindo os resultados de um modelo lmer

Cientistas de dados precisam comunicar seu trabalho, e a DataCamp oferece cursos sobre o tema. Explicar o que você fez ajuda seu público a entender os resultados. Para isso, ajuste sua apresentação ao nível de conhecimento e às expectativas da sua audiência.

Para públicos não técnicos, descreva as principais descobertas da sua saída. Por exemplo, você pode dizer: condados com mães mais velhas tendem a ter taxas de natalidade mais baixas. Para públicos técnicos, inclua detalhes como estimativas dos coeficientes, intervalos de confiança e estatísticas de teste. Livros como The Chicago Guide to Writing about Multivariate Analysis trazem sugestões de como descrever resultados de regressão.

Neste exercício, você vai extrair e plotar os efeitos fixos. Além de plotar os coeficientes (com geom_point()) e seus intervalos de confiança de 95% (com geom_linerange()), você vai adicionar uma linha vermelha ao gráfico para ajudar a visualizar onde está o zero (usando geom_hline()). Se os intervalos de confiança de 95% não incluírem zero, a estimativa do coeficiente difere de zero.

coord_flip() é necessário porque o ggplot não permite xmin ou xmax, apenas ymin e ymax. E theme_minimal() altera o tema padrão.

Nota técnica: Extrair coeficientes de regressão de lmer é complicado (veja a discussão entre os autores do lmer e do broom).

Este exercício faz parte do curso

Modelos Hierárquicos e de Efeitos Mistos em R

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Instruções do exercício

  • Extraia os coeficientes do modelo out usando tidy() do pacote broom.mixed. Inclua o intervalo de confiança.
  • Use o código existente para filtrar as estimativas de efeitos aleatórios.
  • Mostre a tabela de coeficientes na tela.
  • Plote as saídas usando ggplot2. Use term para o eixo x, estimate para o eixo y, conf.low para ymin e conf.high para ymax.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Extract out the parameter estimates and confidence intervals
coef_estimates <-
	___(___, ___) %>%
	filter(effect == "fixed")

# Print the new dataframe
print(___)

# Plot the results using ggplot2
ggplot(coef_estimates, aes(x = ___, y = ___,
                     ymin = ___, ymax = ___)) +
    geom_hline( yintercept = 0, color = 'red' ) +
    geom_linerange() + geom_point() + coord_flip() + theme_minimal()
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