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(i) 多重線形回帰 (> 3 つの独立変数) を視覚化し、(ii) 線形回帰直線の標準偏差回廊をプロットしようとしていますが、これを行う方法がわかりません。具体的には、ライン +- SD をプロットしたいと思います。虹彩の例:

lm1 <- lm(iris$Sepal.Length ~ iris$Sepal.Width + iris$Petal.Width + iris$Species+ iris$Petal.Width)
summary(lm1)
library(car)
avPlots(lm1, intercept = TRUE)
 
library(ggplot2)

ggplot(iris, aes(x = iris$Sepal.Width, y = Sepal.Length,
                   
                   col = factor(Species)))+ geom_point(size=1)+ theme_bw()+geom_smooth(method=lm,se=FALSE, fullrange=TRUE)

これにより、追加された変数プロットと の回帰直線が得られSepal.Length~Sepal.Width + Speciesます。(i)結果を要約するために追加された変数プロットよりも効果的な方法があるかどうか疑問に思っていました( https://stats.stackexchange.com/questions/89747/how-to-describe-orのようなスレッドを既に見ました-visualize-a-multiple-linear-regression-modelとhttps://stats.stackexchange.com/questions/71413/best-way-to-visually-present-relationships-from-a-multiple-linear-model私は最近開発さggPredictれた、最大 3 つの変数に適した関数があるかどうか、および(ii)これら 2 つのプロットに標準偏差を追加する方法があるかどうか疑問に思っています。

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Sepal.Length~Sepal.Width赤で示した回帰直線の意図した出力の例:

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たぶん、このようなものですか？ここで、バンドは標準誤差を表します。これは、サンプリング誤差のみに基づいて回帰直線がどの程度間違っている可能性があるかを示す尺度です。

library(tidyverse); library(ggforce)
ggplot(iris, aes(x = .panel_x, y = .panel_y)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm") +
  facet_matrix(vars(Sepal.Length:Petal.Width), layer.diag = 3)

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于 2021-09-21T15:57:12.880 に答える