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私は線形回帰モデルを行っているので、今は

mylogit <- glm(Gender ~ Drug*Environment + Ethnicity + Age, data = mydata, family = "binomial")

性別 (F/M)、薬物 (Y/N)、環境 (H/L) はすべて要因であり、年齢は唯一の数値です。

男性の割合（y軸）と年齢（x軸）の散布図をグラフ化しようとしています。4 つの条件があるため、4 つの異なる色/線:

1) 薬剤 Y/環境 H 2) 薬剤 N/環境 H 3) 薬剤 N/環境 L 4) 薬剤 Y/環境 L

使ってみました

plot(effect("Gender*Drug*Environment*Age", mylogit, xlevels=list(Age=20:60)), + multiline=TRUE, rug=FALSE)

ただし、これは、各グラフに 2 つの線を含む 2 つのグラフに分割するだけであり、そこに個々のデータ ポイントをプロットしません。

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このテストされていないコードの行に沿った何か。(テスト済みのコードが必要な場合は、データを提供してください。)

plot(x=seq(20, 65, by=5), predict( mlogit, 
                    newdata=data.frame(Drug="Y", Environment="H", Ethnicity="White",
                   Age=seq(20, 65, by=5) ), type="response" ) )
lines(x=seq(20, 65, by=5), predict( mlogit, 
                   newdata=data.frame(Drug="N", Environment="L", Ethnicity="White",
                   Age=seq(20, 65, by=5) ), type="response" ) )

必要に応じて他のグループを追加できます。predict.glm には Ethnicity 変数の有効な値が必要であることに注意してください。

于 2012-11-06T21:58:07.707 に答える