Ancylostoma の感染、vs 性別 (2 因子)、場所 (2 因子)、年、管理 (2 因子)、祖先 (4 因子)、ウイルス血症のようなカテゴリ変数を含むテーブルがあり、HL には年齢のような数値変数があります。 .**
私は glmm を作りました:
glm_toxo<-glmer((Ancylostoma) ~ as.factor(Sexo)+(Edad)+as.factor(año)+as.factor(Manejo)+as.factor(Localizacion)+as.factor(Viremia.FeLV) +(Ancestria) +(HL)+as.factor(1|Nombre), family="binomial", data= data_silv)
dd_toxo <- dredge (glm_toxo)
a<- get.models(dd_toxo, subset = delta < 2)
b<-(model.avg(a))
で、こんな結果になりました
Model-averaged coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) -2.0222 0.8911 2.269 0.0233 *
as.factor(Localizacion)PORT -15.2935 2163.9182 0.007 0.9944
as.factor(Localizacion)SMO -3.0012 0.7606 3.946 7.95e-05 ***
as.factor(Manejo)SILV 1.8125 0.7799 2.324 0.0201 *
Edad -0.1965 0.1032 1.904 0.0569 .
as.factor(Sexo)M 0.5015 0.4681 1.071 0.2840
HL -0.9381 1.4244 0.659 0.5102
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
感染の確率 (y) と年齢 (x) を表したいのですが、model.avg** の推定値を使用します
私はこのスクリプトで試しました：
nseq <- function(x, len = length(x)) seq(min(x, na.rm = TRUE),max(x, na.rm=TRUE), length = len)
####
newdata <- as.data.frame(lapply(lapply(data_silv[2:4], mean), rep, 213))
newdata$Edad <- nseq(data_silv$Edad, nrow(newdata))
(año <- sample(as.factor(data_silv$año),size=213,rep=T))
(Manejo <- sample(as.factor(data_silv$Manejo),size=213,rep=T))
(Sexo <- sample(as.factor(data_silv$Sexo),size=213,rep=T))
newdata <- as.data.frame(cbind(mean(data_silv$HL), año,Manejo,Sexo,
data_silv$Localizacion, nseq(data_silv$Edad, nrow(newdata)),
data_silv$Ancylostoma))
names(newdata) <- c("HL","año","Manejo","Sexo","Localizacion","Edad",
"Ancylostoma")
newdata$pred <- data.frame(
model = sapply(a, predict, newdata = newdata),
averaged.subset = predict(b, newdata, full = FALSE),
averaged.full = predict(b, newdata, full = TRUE)
)
library(ggplot2)
ggplot(newdata,aes(x="Edad",y="pred",color="Localizacion")) + geom_line()
#####
しかし、私はグラフを持っていません...またはエラーがあります
私のmodel.avgをカテゴリと変数の数値で表現する形式を知っている人はいますか?, しかし、感染の確率と年齢を2行で表現したいだけであることを考慮に入れる: *
私の元の日付は次の表になります。
#
año <- sample(as.factor(2005:2009),size=213,rep=T)
riqueza <- sample((0:3),size=213,rep=T)
HL <- rnorm(213, mean=0.54, sd=0.13)
Ancylostoma <- sample(as.factor(0:1),size=213,rep=T)
Edad <- sample(as.factor(0:21),size=213,rep=T)
Manejo<- sample(c("CCC", "SILV"), 213, replace = TRUE)
Sexo<- sample(c("M", "H"), 213, replace = TRUE)
Localizacion<- sample(c("SMO", "DON", "PORT"), 213, replace = TRUE)
Ancestria<- sample(c("DON", "SMO", "F1", "F2"), 213, replace = TRUE)
newdata <- as.data.frame(cbind(HL,año,Manejo,Sexo,
Localizacion, Edad,Ancylostoma))
names(newdata) <- c("HL","año","Manejo","Sexo","Localizacion","Edad",
"Ancylostoma")
#
その日付で、モデルの見積もりを作成します。それでは、予測を行いたいと思います
ありがとうございます うまく説明できているかわかりません
私の英語でごめんなさい