1 つの予測変数 (多変量ロジスティック、二項 GLM から) と予測応答をプロットできます。私はこのようにします：
m3 <- mtcars # example with mtcars
model = glm(vs~cyl+mpg+wt+disp+drat,family=binomial, data=m3)
newdata <- m3
newdata$cyl <- mean(m3$cyl)
newdata$mpg <- mean(m3$mpg)
newdata$wt <- mean(m3$wt)
newdata$disp <- mean(m3$disp)
newdata$drat <- m3$drat
newdata$vs <- predict(model, newdata = newdata, type = "response")
ggplot(newdata, aes(x = drat, y = vs)) + geom_line()
上記では、他のすべての予測変数を一定に保った場合のdrat vs vs。ただし、予測変数ごとにこれを行う必要があり、上記のプロセスを毎回行うのは面倒です。これを行うよりスマートな方法はありますか？それぞれの異なる予測子の応答を、最終的には異なる定数で視覚化したいと思います。