ÎncepețiÎncepe gratuit

Pante cu efect aleatoriu

În exercițiul anterior, ai văzut cum se codifică interceptele cu efect aleatoriu. Acum vei vedea cum se codifică pantele cu efect aleatoriu. În sintaxa lme4, lmer() folosește (countinuous_predictor | random_effect_group) pentru o pantă cu efect aleatoriu. Când lme4 estimează o pantă cu efect aleatoriu, estimează totodată și un intercept cu efect aleatoriu. scale() a rescalat variabila predictor mathkind pentru a face modelul mai stabil din punct de vedere numeric. Fără această modificare, lmer() nu poate ajusta modelul.

În exercițiul anterior, ai estimat un intercept cu efect aleatoriu pentru fiecare clasă și o singură pantă pentru toate datele. Aici vei estima un intercept cu efect aleatoriu pentru fiecare clasă și o pantă cu efect aleatoriu pentru fiecare clasă. La fel ca un intercept cu efect aleatoriu, o pantă cu efect aleatoriu provine dintr-o distribuție comună a tuturor pantelor cu efect aleatoriu.

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele ierarhice și cu efecte mixte în R

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Rescale mathkind to make the model more stable
student_data <-
	student_data %>%
    mutate(mathkind_scaled = scale(mathkind))

# Build lmer models
lmer_intercept <- lmer(___ ~ ___ + (1 | ___),
                       data = ___)
lmer_slope     <- lmer(___ ~ (___ | ___),
                       data = ___)
Editează și rulează codul