ANOVA ile model karşılaştırma
Modelleri karşılaştırmak zor olabilir. Bu konunun kapsamı dışında kalan birçok yöntem vardır; örneğin model seçimi (AIC gibi).
Varyans Analizi (ANOVA), lmer modellerini karşılaştırmak için temel bir seçenek olarak kullanılabilir.
ANOVA, bir modelin diğerine göre daha fazla değişkenliği açıklayıp açıklamadığını test eder.
Bunu da modellerin açıkladığı değişkenlik miktarını inceleyerek yapar.
Örneğin, Maryland'de Year değişkeninin Crime değerini öngörüp öngörmediğine bakabilirsin.
Bunu yapmak için, yalnızca County'yi rastgele etki olarak içeren bir boş model (null model) ve Year değişkenini içeren bir yıl modeli kur.
Daha sonra iki modeli anova() işleviyle karşılaştırabilirsin.
Eğer Year anlamlı bir miktarda değişkenlik açıklıyorsa, P değeri önceden belirlediğin eşiğin (genellikle 0,05) altında olacaktır.
Bu egzersiz
R'da Hiyerarşik ve Karma Etkili Modeller
kursunun bir parçasıdırUygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Build the Null model with only County as a random-effect
null_model <- lmer(Crime ~ (1 | ___) , data = md_crime)
# Build the Year2 model with Year2 as a fixed and random slope and County as the random-effect
year_model <- lmer(Crime ~ ___ + (1 + ___ | ___) , data = md_crime)
# Compare null_model and year_model using an anova
anova(___, ___)