使用随机效应构建 lmer 模型

在视频中，您了解了按县级统计的出生率数据。县属于州之下，州可能会带来额外的变异。在接下来的练习中，您将使用这些数据构建一系列混合效应模型。

在本练习中，您将构建一个分层模型：包含全局截距（固定效应）以及以州为单位的随机效应。然后，您将查看模型的 summary() 输出，并使用 plot() 绘制残差。与其他回归分析一样，检查残差可以帮助您判断模型是否存在问题。

使用 lmer() 时，有两种等价的写法：y ~ 1 + (1 | random_effect) 或简写 y ~ (1 | random_effect)。本练习请使用简写形式，以通过 DataCamp 的测试。

在构建混合效应模型时，从简单模型（如全局截距模型）入手，可以先检查数据或代码是否存在问题。 "全局截距"假定单个截距即可描述数据中的全部变异性。 理解全局截距的一种方式是：若不引入任何其他预测变量，那么仅用均值来建模数据，已经是您所能做到的最好建模了。