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

Exercițiu

Intercepte cu efecte aleatoare

Modelele liniare în R estimează parametri considerați ficși sau non-aleatori, numiți efecte fixe. În schimb, parametrii cu efect aleator presupun că datele împart o distribuție comună a erorilor și pot produce estimări diferite atunci când există cantități mici de date sau valori extreme. Modelele cu atât efecte fixe, cât și aleatoare sunt numite modele cu efecte mixte sau regresie liniară cu efecte mixte.

Pachetul lme4 ajustează modele cu efecte mixte (modele cu atât efecte fixe, cât și aleatoare) folosind funcția lmer(), care utilizează o formulă similară cu lm(). Totuși, interceptele cu efect aleator folosesc o sintaxă specială: 

lmer(y ~ x + (1 | random-effect), data = my_data)

Funcția lmer() necesită ca modelul să includă un efect aleator, altfel generează o eroare. Aici vei ajusta un model lm() și un model lmer(), apoi vei compara grafic modelele ajustate folosind un subset de date. Furnizăm acest cod din cauza prelucrării avansate a datelor, necesară deoarece efectele aleatoare nu sunt de obicei reprezentate grafic (ggplot2 nu include opțiuni de reprezentare dedicate pentru modelele cu efecte mixte). În acest grafic, observă cum liniile punctate din pantele cu efect aleator se compară cu liniile continue din pantele cu efect fix.

Notă: broom.mixed este necesar deoarece pachetul broom nu acceptă lme4.

Instrucțiuni 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Construiește un model liniar cu mathgain prezis de classid + mathkind folosind student_data. Salvează rezultatul ca lm_out.
  • Construiește un model liniar cu efecte mixte cu mathgain prezis de mathkind ca efect fix și classid ca efect aleator, folosind student_data.
  • Rulează codul existent pentru a extrage detaliile coeficientului mathkind.