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

Exercițiu

Pantă cu efect aleatoriu necorelat

În exercițiul anterior, ai folosit setările implicite ale lme4 și ai presupus că pantele și interceptele din cadrul fiecărui grup sunt corelate pentru estimările efectelor aleatorii. Totuși, această presupunere nu este întotdeauna valabilă – sau s-ar putea să dorești să simplifici modelul dacă întâmpini dificultăți în ajustarea numerică a acestuia.

Construirea unui model cu efecte aleatorii necorelate este o metodă prin care poți simplifica modelul. În plus, modelele lmer() pot fi dificil de ajustat, iar verificarea rezultatelor modelului este un pas util atunci când depanezi probleme. Alternativ, dacă ai expertiză în domeniu, poți opta să presupui că efectele aleatorii nu sunt corelate.

Pentru a ajusta un model cu o pantă cu efect aleatoriu necorelat, folosește || în loc de | în sintaxa lmer().

Al doilea model pe care l-ai construit în exercițiul anterior, model_b, a fost deja încărcat. Compară rezultatele lui model_c cu rezultatele anterioare ale lui model_b.

Vignette-ul lmer din pachetul lme4 include o secțiune dedicată efectelor aleatorii necorelate.

Instrucțiuni 1/2

undefined XP
    1
    2
  • Construiește un model cu AverageAgeofMother ca efect fix și LogTotalPop ca pantă cu efect aleatoriu necorelat față de State.
  • Compară rezultatele summary() pentru fiecare model.