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いくつかの連続予測子を使用して重回帰を実行しましたが、そのうちのいくつかは有意でした。「回帰線」を含む、予測子の1 つに対する DV の散布図または散布図のようなプロットを作成したいと考えています。これどうやってするの？

私のプロットは次のようになります

D = my.data; plot( D$probCategorySame, D$posttestScore )

単純な回帰であれば、次のような回帰直線を追加できます。

lmSimple <- lm( posttestScore ~ probCategorySame, data=D )
abline( lmSimple )

しかし、私の実際のモデルは次のようになります。

lmMultiple <- lm( posttestScore ~ pretestScore + probCategorySame + probDataRelated + practiceAccuracy + practiceNumTrials, data=D )

単純化されたモデルではなく、実際のモデルからの係数と切片を反映した回帰直線を追加したいと思います。反対のアドバイスを聞く準備はできていますが、これを行うために、他のすべての予測変数の平均値を喜んで仮定したいと思います。

これは違いがないかもしれませんが、念のため、元のデータをプロットしたくないという事実によって状況が少し複雑になることを述べておきます。代わりに、次のように、ビニングされた予測値の DV の平均値をプロットしたいと思います。

D[,'probCSBinned'] = cut( my.data$probCategorySame, as.numeric( seq( 0,1,0.04 ) ), include.lowest=TRUE, right=FALSE, labels=FALSE )
D = aggregate( posttestScore~probCSBinned, data=D, FUN=mean )
plot( D$probCSBinned, D$posttestScore )

このようにすると、たまたまデータがきれいに見えるからです。

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線形モデルまたは一般化線形モデルの個々の項をプロットする (つまり、lmまたはで近似するglm) には、 を使用しますtermplot。ビニングやその他の操作は必要ありません。

# plot everything on one page
par(mfrow=c(2,3))
termplot(lmMultiple)

# plot individual term
par(mfrow=c(1,1))
termplot(lmMultiple, terms="preTestScore")
于 2013-07-13T05:13:12.727 に答える
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TeachingDemos パッケージの関数を見て、Predict.Plot1 つの予測子と他の予測子の特定の値での応答をプロットする 1 つのオプションを確認してください。

于 2013-07-12T16:09:27.243 に答える