Inclinação de efeito aleatório não correlacionada
No exercício anterior, você usou a configuração padrão do lme4 e assumiu que as inclinações e os interceptos dentro de cada grupo eram correlacionados para as estimativas de efeito aleatório. No entanto, essa suposição nem sempre é válida, ou talvez você queira simplificar o modelo se estiver enfrentando dificuldades numéricas para ajustá-lo.
Construir um modelo com efeitos aleatórios não correlacionados é uma forma de possivelmente simplificar o modelo. Além disso, modelos lmer() podem ser difíceis de ajustar, e verificar as saídas do modelo pode ser uma etapa útil ao depurar seu modelo. Alternativamente, você pode ter conhecimento do domínio e querer assumir que os efeitos aleatórios não são correlacionados.
Para ajustar um modelo com uma inclinação de efeito aleatório não correlacionada, use || em vez de | na sintaxe do lmer().
O segundo modelo que você construiu no exercício anterior, model_b, já foi carregado. Compare as saídas de model_c com as saídas anteriores de model_b.
A vinheta do lmer do lme4 inclui uma seção sobre efeitos aleatórios não correlacionados.
Este exercício faz parte do curso
Modelos Hierárquicos e de Efeitos Mistos em R
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Include AverageAgeofMother as fixed-effect and LogTotalPop and State as uncorrelated random-effects
model_c <- lmer(BirthRate ~ ___,
county_births_data)
# Compare outputs of both models
summary(model_b)
summary(model_c)