Bir lmer modelinin sonuçlarını görüntüleme

Veri bilimciler yaptıkları işi aktarmalıdır ve DataCamp bu konuda kurslar sunuyor. Çalışmanı açıklaman, kitlenin sonuçları anlamasına yardımcı olur. Bunu yapmak için sunumunu, kitlenin bilgi düzeyi ve beklentilerine göre uyarlamalısın.

Teknik olmayan kitleler için, çıktından önemli bulguları betimle. Örneğin, annelerin yaşça daha büyük olduğu ilçelerde doğum oranları daha düşük olma eğilimindedir diyebilirsin. Teknik kitleler için katsayı tahminleri, güven aralıkları ve test istatistikleri gibi ayrıntıları ekle. The Chicago Guide to Writing about Multivariate Analysis gibi kitaplar, regresyon çıktılarının nasıl açıklanacağına dair öneriler sunar.

Bu egzersizde, sabit etkileri çıkarıp görselleştireceksin. Katsayıları (geom_point() ile) ve bunların %95 güven aralıklarını (geom_linerange() ile) çizmenin yanı sıra, sıfırın nerede olduğunu görselleştirmeye yardımcı olmak için grafiğe kırmızı bir çizgi ekleyeceksin (geom_hline() kullanarak). Eğer %95 güven aralığı sıfırı içermiyorsa, katsayının tahmini sıfırdan farklıdır.

ggplot, xmin veya xmax değil yalnızca ymin ve ymax kabul ettiğinden coord_flip() gereklidir. Ayrıca, theme_minimal() varsayılan temayı değiştirir.

Teknik not: lmer'den regresyon katsayılarını çıkarmak zordur (lmer ve broom yazarları arasındaki tartışmaya bak).

Bu egzersiz

R'da Hiyerarşik ve Karma Etkili Modeller

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

broom.mixed paketinden tidy() kullanarak out modelinden katsayıları çıkar. Güven aralığını dahil et.
Rastgele etki tahminlerini filtrelemek için mevcut kodu kullan.
Katsayı tablosunu ekrana yazdır.
Çıktıları ggplot2 ile görselleştir. x ekseni için term, y ekseni için estimate, ymin için conf.low ve ymax için conf.high kullan.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Extract out the parameter estimates and confidence intervals
coef_estimates <-
	___(___, ___) %>%
	filter(effect == "fixed")

# Print the new dataframe
print(___)

# Plot the results using ggplot2
ggplot(coef_estimates, aes(x = ___, y = ___,
                     ymin = ___, ymax = ___)) +
    geom_hline( yintercept = 0, color = 'red' ) +
    geom_linerange() + geom_point() + coord_flip() + theme_minimal()

Kodu Düzenle ve Çalıştır