不相關的隨機效果斜率
在上一個練習中，你使用了 lme4 的預設設定，並假設每個群組內的隨機效果估計中，斜率與截距彼此相關。然而，這個假設不一定總是正確；或者當模型在數值上不易配適時，我們可能想簡化模型。
建立一個具有不相關隨機效果的模型，是一種可能的簡化方式。此外，lmer() 的模型有時難以配適，在除錯時檢查模型輸出會很有幫助。又或者，你具備領域知識而想要假設隨機效果彼此不相關。
若要配適「不相關的隨機效果斜率」模型，在 lmer() 的語法中以 || 取代 |。
上一題中你建立的第二個模型 model_b 已為你載入。請將 model_c 的輸出與舊的 model_b 輸出相比較。
lme4 的 lmer 小手冊 包含一節介紹不相關的隨機效果。
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。
# Include AverageAgeofMother as fixed-effect and LogTotalPop and State as uncorrelated random-effects
model_c <- lmer(BirthRate ~ ___,
county_births_data)
# Compare outputs of both models
summary(model_b)
summary(model_c)