Dane binomialne

Hierarchiczne i mieszane modele efektów w R

Richard Erickson

Data Scientist

Przykłady danych binomialnych

• Rzut monetą
• Tak/Nie
• Martwy/żywy
• Zachowanie
• Wybór
• Wynik badania

Dane binomialne z glmer

glmer(y ~ x + (1 | group), family = "error term")

Studium przypadku: zależność dawka-odpowiedź

• Badanie z rosnącą dawką
• Powtórzone trzykrotnie
• Wymaga glmer(), nie glm()

Zakupy internetowe

• „Zakup" lub „Zdany"
• „Ocena" produktu od 0 do 20
• „Rekomendacja znajomego"
• Śledzono sprzedaż w 4 grupach w różnych „miastach"
• Czy rekomendacje pomagają?

Iloraz szans

• Współczynniki regresji trudne do interpretacji
• Ilorazy szans bywają prostsze
• Iloraz szans 2,0 $\times$ oznacza, że grupa A ma szansę 2:1 na dane działanie wobec innej grupy
• Wyznacza się je przez eksponencjację współczynników logistycznych
• exp(coef(modelOut))

Czas na ćwiczenia!

Hierarchiczne i mieszane modele efektów w R