Pante cu efecte aleatorii
În exercițiul anterior, ai estimat intercepte cu efecte aleatorii pentru fiecare stat. Astfel, ai putut ține cont de faptul că fiecare stat are propriul său intercepte. În acest exercițiu, vei estima o pantă cu efect aleatoriu pentru fiecare stat. De exemplu, este posibil ca log\(_{10}\)(populația totală a fiecărui județ), LogTotalPop, să influențeze rata natalității unui județ ȘI să varieze în funcție de stat.
Amintește-ți din videoclip că o pantă cu efect aleatoriu poate fi estimată pentru fiecare grup folosind sintaxa (slope | group) împreună cu lmer().
În cadrul acestui exercițiu, construiește un model cu efecte mixte care estimează efectul vârstei medii a mamei, ținând totodată cont de stat și de populația totală ca efecte aleatorii.
Cum se compară rezultatele acestui model cu cele ale modelului anterior?
Acest exercițiu face parte din cursul
Modele ierarhice și cu efecte mixte în R
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Include the AverageAgeofMother as fixed-effect and State as a random-effect
model_a <- lmer(BirthRate ~ ___ + (___), county_births_data)
tidy(___)
# Include the AverageAgeofMother as fixed-effect and LogTotalPop and State as random-effects
model_b <- lmer(BirthRate ~ ___ + (___), county_births_data)
tidy(___)