Exibindo os resultados
A última etapa, e talvez a mais importante na criação de um modelo, é compartilhar os resultados.
Neste exercício, você vai extrair as estimativas em nível de condado e plotá‑las com ggplot2. As inclinações dos efeitos aleatórios em nível de condado precisam ser somadas às inclinações dos efeitos fixos para obter as estimativas de inclinação de cada condado.
Além dessa soma, o código também ordena os condados pela taxa de crime (as estimativas de inclinação) para ajudar a visualizar os dados com clareza.
O modelo que você ajustou anteriormente, glmer_out, já foi carregado para você.
Este exercicio faz parte do curso
Modelos Hierárquicos e de Efeitos Mistos em R
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# Extract out the fixed-effect slope for Year2
Year2_slope <- fixef(___)['Year2']
# Extract out the random-effect slopes for county
county_slope <- ranef(___)$County
# Create a new column for the slope
county_slope$slope <- county_slope$Year2 + Year2_slope
# Use the row names to create a county name column
county_slope$county <- rownames(county_slope)
# Create an ordered county-level factor based upon slope values
county_slope$county_plot <- factor(county_slope$county,
levels = county_slope$county[order(county_slope$slope)])