Hệ số dốc hiệu ứng ngẫu nhiên
Trong bài trước, bạn đã ước lượng các hệ số chặn (intercept) hiệu ứng ngẫu nhiên cho từng bang. Cách làm này giúp bạn tính đến việc mỗi bang có một intercept riêng. Trong bài này, bạn sẽ ước lượng một hệ số dốc (slope) hiệu ứng ngẫu nhiên cho từng bang. Ví dụ, có thể log\(_{10}\)(tổng dân số của mỗi hạt), LogTotalPop, vừa ảnh hưởng đến tỷ lệ sinh của một hạt VÀ vừa khác nhau theo bang.
Hãy nhớ từ video: một slope hiệu ứng ngẫu nhiên có thể được ước lượng cho mỗi group bằng cú pháp (slope | group) với lmer().
Trong bài này, hãy khớp một mô hình mixed-effects để ước lượng ảnh hưởng của độ tuổi trung bình của người mẹ, đồng thời tính đến bang và tổng dân số như các hiệu ứng ngẫu nhiên.
Đầu ra từ mô hình này khác gì so với mô hình trước bạn đã xây dựng?
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình phân cấp và hiệu ứng hỗn hợp trong R
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Include the AverageAgeofMother as fixed-effect and State as a random-effect
model_a <- lmer(BirthRate ~ ___ + (___), county_births_data)
tidy(___)
# Include the AverageAgeofMother as fixed-effect and LogTotalPop and State as random-effects
model_b <- lmer(BirthRate ~ ___ + (___), county_births_data)
tidy(___)