plotmo (R) で表される確率関数の方程式を取得したいと考えています。これは、平均値で他の予測変数を一定に保ちながら、1 つまたは 2 つの予測変数を変化させる場合のモデルの方程式です。さまざまな変数を持つ多くのモデルを作成する必要があるため、数式を簡単に取得する方法が必要です。
私のモデルが次のような場合：
glm(formula = pres_aus ~ pH_sp + Annual_prec + I(pH_sp^2) + I(Annual_prec^2), family = binomial(link = "logit"), data = puntos_calibrado)
どのように私はそれを作ることができますか?
データの例が提供されていないため、テストは行われていませんが、シンボリック式の構築をスキップして、次の行に沿って何かを行うことはできませんでした:
model.matrix(data.frame(one=1, dat) ) %*% coef(mdl.fit)
# where mdl.fit is returned from glm()
ある意味では、これは式の R 行列表現です: sum( beta_i*X_1)。特定の列の平均値を指定する場合は、そのデータフレームを引き離して、その一部のみを計算に使用します。したがって、平均で保持された最初の列の場合：
model.matrix(data.frame(one=1, mn1 =mean(dat[[1]]), dat[-1]) ) %*%
coef(mdl.fit)