Prediktor som fast och slumpmässig effekt
I de tidigare övningarna anpassade du mixed-effects-modeller med olika fasta och slumpmässiga effekter.
Ibland kan en modell ha samma prediktor som både fast och slumpmässig effekt. Du kanske till exempel vill skatta den genomsnittliga effekten av moderns ålder vid födseln (AverageAgeofMother). Om du inkluderar prediktorn som en fast effekt kan du skatta effekten av moderns ålder över alla platser. Om du inkluderar den som en slumpmässig effekt kan du samtidigt ta hänsyn till – eller korrigera för – olika lutningsskattningar mellan delstater.
Den här övningen är en del av kursen
Hierarkiska modeller och modeller med blandade effekter i R
Övningsinstruktioner
- Konstruera en
lmer()därAverageAgeofMotheranvänds som fast effekt ochAverageAgeofMothersom slumpmässig effekt inutiState, för att predikteraBirthRatemedcounty_births_data. Se till att den fasta effekten kommer före de slumpmässiga effekterna i formeln. - Använd
summary()på resultatet.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Construct a lmer()
out <- lmer(___)
# Look at the summary
summary(___)