Ich versuche abzuschätzen, ob es Unterschiede gibt, wie Personen in verschiedenen Städten (meine Gruppierungsvariable) auf einige Prädiktorvariablen reagieren. In der Praxis bin ich also daran interessiert, etwas über das zu lernens aus jeder Stadt. Ich möchte jedoch zufällige Steigungen verwenden, damit diese Schätzungen in Richtung eines Gruppenmittelwerts "geschrumpft" werden.
Ich passe mein Modell mit stan_glmer
aus dem stanarm
Paket an, das Eingaben auf die gleiche Weise wie glmer
von akzeptiert lme4
.
Also, Frage Nr. 1. Wenn mir die große Piste egal ist, kann ich das Modell folgendermaßen angeben:
stan_glmer(Y ~ (V1 + V2 + V3|city))
Oder muss ich zuerst V1, V2, V3 als "feste Effekte" einfügen? z.B
stan_glmer(Y ~ V1 + V2 + V3 + (V1 + V2 + V3|city))
Zweitens, wenn das zweite Modell die richtige Option ist (was ich etwas vermute), wie interpretiere ich dann die Ausgabe? Um eine Schätzung für die Steigung von V1 in Stadt 1 zu erhalten, addiere ich den Gesamtwert zu Stadt 1 ? Wie erklären Sie Fehler in diesem Fall?
Vielen Dank!
quelle
rstanarm
odertidyverse
kann berechnete Mengen für mich generieren und diese interpretieren.