1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Modele ierarhice și cu efecte mixte în R
Connected

Exercițiu

Reescalarea pantelor

Ultimul grafic a arătat că modificările ratei criminalității variază în funcție de județ. Aceasta îți indică faptul că ar trebui să incluzi Year atât ca efect aleatoriu, cât și ca efect fix în model. Includerea lui Year în acest fel va estima o pantă globală pentru toate județele, precum și câte o pantă specifică fiecărui județ. Panta efectului fix estimează schimbarea numărului de infracțiuni grave la nivelul tuturor județelor din Maryland. Panta efectului aleatoriu modelează faptul că fiecare județ are o evoluție diferită a criminalității.

Însă, ajustarea acestui model generează un mesaj de avertizare! Pentru a-l remedia, schimbă Year astfel încât să înceapă de la 0 în loc de 2006. Îți punem la dispoziție această nouă variabilă, Year2 (de exemplu, 2006 din Year corespunde valorii 0 din Year2). Uneori, la ajustarea unui model de regresie, trebuie să scalezi sau să centrezi interceptul astfel încât să pornească de la 0. Aceasta îmbunătățește stabilitatea numerică a modelului.

Instrucțiuni

100 XP
  • Construiește un lmer() pentru a prezice Crime cu Year atât ca pantă cu efect fix, cât și ca pantă cu efect aleatoriu, și County ca interceptul efectului aleatoriu.
  • Construiește un al doilea lmer() pentru a prezice Crime cu Year2 atât ca pantă cu efect fix, cât și ca pantă cu efect aleatoriu, și County ca interceptul efectului aleatoriu.