依年齡層與郡別觀察披衣菌（Chlamydia）
感染人數會隨時間改變，且不同年齡層之間也會有差異。 可能的原因包含文化、社會與政策等因素。 在小型人口中，感染人數常出現 0，且可能不符合常態分佈。 遇到這類資料，請使用 Poisson 模型。
在這個練習中，你要檢視伊利諾州小型郡（county）的披衣菌感染如何變化。 你將探討：
- 15–19 歲與 20–24 歲之間的通報病例數是否不同？
- 這兩個年齡層的通報病例數是否隨時間改變？
這份資料來自伊利諾州政府，提供按年齡層與郡彙整的披衣菌等感染概況。
首先，對資料配適 Poisson glmer 模型。
接著，檢視結果。
下一個練習再來繪圖。
警告： 如果你把公式打錯，可能會讓 R 當機。這是使用 lmer() 與 glmer() 時常見的陷阱。
本練習屬於課程
R 的階層式與混合效果模型
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Load lmerTest
library(lmerTest)
# Age goes before year
model_out <- ___
summary(___)