1. дома
  2. Вопрос и ответ
  3. R: Взаимодействие Участок с непрерывной и категориальной переменной для GLMM (lme4)

R: Взаимодействие Участок с непрерывной и категориальной переменной для GLMM (lme4)

2012-05-05 4 views
4

Я хотел бы сделать график взаимодействия, чтобы визуально отображать разницу или сходство в наклонах взаимодействия категориальной переменной (4 уровня) и стандартизованной непрерывная переменная из результатов регрессионной модели.R: Взаимодействие Участок с непрерывной и категориальной переменной для GLMM (lme4)

with(GLMModel, interaction.plot(continuous.var, categorical.var, response.var)) Не то, что я ищу. Он создает график, в котором наклон изменяется для каждого значения непрерывной переменной. Я ищу, чтобы сделать сюжет с постоянными склонами, как в следующем сюжете:

enter image description here

Есть идеи?

я вписываюсь модель формы fit<-glmer(resp.var ~ cont.var*cat.var + (1|rand.eff) , data = sample.data , poisson) Вот некоторые примерные данные:

structure(list(cat.var = structure(c(4L, 4L, 1L, 4L, 1L, 2L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 4L, 1L, 1L, 3L, 2L, 4L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 
2L, 1L, 3L, 1L, 1L, 2L, 4L, 1L, 2L, 1L, 1L, 4L, 1L, 3L, 1L, 3L, 
3L, 4L, 3L, 4L, 1L, 3L, 3L, 1L, 2L, 3L, 4L, 3L, 4L, 2L, 1L, 1L, 
4L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 4L, 1L, 4L, 4L, 3L, 3L, 1L, 3L, 3L, 
3L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 4L, 1L, 3L, 4L, 1L, 1L, 4L, 
1L, 3L, 1L, 1L, 3L, 2L, 4L, 1L, 4L, 1L, 4L, 4L, 4L, 4L, 2L, 4L, 
4L, 1L, 2L, 1L, 4L, 3L, 1L, 1L, 3L, 2L, 4L, 4L, 1L, 4L, 1L, 3L, 
2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 4L, 1L, 
2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 3L, 1L, 4L, 4L, 4L, 1L, 4L, 4L, 3L, 2L, 4L, 
1L, 3L, 1L, 1L, 4L, 4L, 2L, 4L, 1L, 1L, 3L, 4L, 2L, 1L, 3L, 3L, 
4L, 3L, 2L, 3L, 1L, 4L, 2L, 2L, 1L, 4L, 1L, 2L, 3L, 4L, 1L, 4L, 
2L, 1L, 3L, 3L, 3L, 4L, 1L, 1L, 1L, 3L, 1L, 3L, 4L, 2L, 1L, 4L, 
1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 4L, 1L, 3L, 1L, 2L, 1L, 4L, 1L, 2L, 4L, 
1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 1L, 3L, 4L, 1L, 4L, 3L, 
3L, 3L, 4L, 1L, 3L, 1L, 1L, 4L, 4L, 4L, 4L, 2L, 1L, 1L, 3L, 2L, 
1L, 4L, 4L, 2L, 4L, 2L, 4L, 1L, 3L, 4L, 1L, 1L, 2L, 3L, 2L, 4L, 
1L, 1L, 3L, 4L, 2L, 2L, 3L, 4L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 4L, 1L, 4L, 
2L, 4L, 3L, 4L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 4L, 4L, 1L, 4L, 4L, 1L, 
4L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 1L, 1L, 3L, 3L, 2L, 2L, 1L, 1L, 4L, 
1L, 4L, 3L, 1L, 2L, 1L, 4L, 2L, 4L, 4L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 4L, 
1L, 4L, 1L, 2L, 1L, 3L, 1L, 3L, 3L, 1L, 1L, 4L, 3L, 1L, 4L, 1L, 
2L, 4L, 1L, 1L, 3L, 3L, 2L, 4L, 4L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 4L, 
3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 3L, 1L, 2L, 2L, 2L, 4L, 2L, 3L, 4L, 1L, 
3L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 3L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 3L, 2L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 4L, 4L, 4L, 3L, 3L, 2L, 1L, 3L, 2L, 1L, 
1L, 1L, 4L, 1L, 1L, 2L, 3L, 1L, 1L, 2L, 4L, 3L, 2L, 4L, 3L, 2L, 
1L, 3L, 1L, 3L, 1L, 4L, 3L, 1L, 4L, 4L, 2L, 4L, 1L, 1L, 2L, 4L, 
4L, 2L, 3L, 4L, 4L, 3L, 1L, 4L, 1L, 2L, 4L, 1L, 1L, 4L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 3L, 4L, 1L, 4L, 4L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 4L, 4L, 1L, 
1L, 4L, 2L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 1L, 1L, 1L, 3L, 4L, 2L, 
3L, 1L, 1L, 1L, 4L, 1L, 1L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("A", 
"B", "C", "D"), class = "factor"), cont.var = c(-0.0682900527296927, 
0.546320421837542, -0.273160210918771, -0.887770685486005, 0.136580105459385, 
0.75119058002662, 0.546320421837542, -0.273160210918771, -0.682900527296927, 
0.136580105459385, 0.75119058002662, 0.75119058002662, 0.75119058002662, 
0.341450263648464, 0.75119058002662, 0.546320421837542, 0.546320421837542, 
-0.478030369107849, -0.478030369107849, -0.682900527296927, -0.682900527296927, 
0.546320421837542, -0.478030369107849, -0.0682900527296927, 0.136580105459385, 
0.136580105459385, 0.75119058002662, -0.478030369107849, 0.75119058002662, 
-0.887770685486005, 0.136580105459385, -0.478030369107849, 0.341450263648464, 
-0.682900527296927, -0.478030369107849, 0.341450263648464, -0.478030369107849, 
0.546320421837542, 0.75119058002662, -0.478030369107849, -0.273160210918771, 
0.546320421837542, -0.682900527296927, 0.75119058002662, -0.478030369107849, 
-0.887770685486005, 0.136580105459385, -0.887770685486005, -0.0682900527296927, 
-0.478030369107849, 0.546320421837542, 0.75119058002662, 0.136580105459385, 
-0.273160210918771, -0.273160210918771, 0.75119058002662, -0.682900527296927, 
0.136580105459385, -0.273160210918771, -0.273160210918771, 0.136580105459385, 
0.136580105459385, 0.341450263648464, 0.136580105459385, -0.273160210918771, 
-0.273160210918771, -0.682900527296927, -0.887770685486005, -0.0682900527296927, 
0.136580105459385, -0.0682900527296927, -0.273160210918771, -0.273160210918771, 
0.341450263648464, 0.75119058002662, -0.682900527296927, -0.0682900527296927, 
-0.273160210918771, -0.887770685486005, -0.0682900527296927, 
0.75119058002662, 0.546320421837542, 0.75119058002662, 0.75119058002662, 
-0.887770685486005, 0.341450263648464, 0.75119058002662, -0.887770685486005, 
0.136580105459385, -0.273160210918771, 0.546320421837542, 0.546320421837542, 
-0.682900527296927, 0.75119058002662, 0.136580105459385, -0.0682900527296927, 
-0.478030369107849, 0.75119058002662, -0.478030369107849, 0.341450263648464, 
0.136580105459385, -0.0682900527296927, -0.478030369107849, -0.0682900527296927, 
-0.0682900527296927, 0.546320421837542, -0.273160210918771, 0.75119058002662, 
0.341450263648464, 0.546320421837542, -0.478030369107849, 0.136580105459385, 
-0.887770685486005, -0.273160210918771, -0.273160210918771, -0.478030369107849, 
-0.478030369107849, 0.75119058002662, -0.682900527296927, -0.0682900527296927, 
0.546320421837542, 0.75119058002662, 0.546320421837542, 0.136580105459385, 
-0.478030369107849, 0.136580105459385, 0.546320421837542, -0.478030369107849, 
-0.0682900527296927, -0.0682900527296927, 0.546320421837542, 
-0.273160210918771, 0.136580105459385, -0.0682900527296927, 0.75119058002662, 
-0.0682900527296927, 0.546320421837542, -0.887770685486005, -0.0682900527296927, 
-0.682900527296927, -0.478030369107849, -0.478030369107849, -0.682900527296927, 
0.75119058002662, 0.341450263648464, -0.0682900527296927, 0.341450263648464, 
-0.0682900527296927, -0.887770685486005, -0.887770685486005, 
-0.273160210918771, -0.0682900527296927, 0.546320421837542, -0.0682900527296927, 
-0.0682900527296927, 0.75119058002662, -0.0682900527296927, -0.273160210918771, 
-0.478030369107849, 0.546320421837542, 0.546320421837542, 0.546320421837542, 
0.341450263648464, 0.136580105459385, -0.478030369107849, 0.136580105459385, 
0.136580105459385, 0.136580105459385, -0.478030369107849, -0.273160210918771, 
-0.273160210918771, -0.273160210918771, 0.341450263648464, -0.273160210918771, 
-0.0682900527296927, 0.136580105459385, 0.546320421837542, -0.478030369107849, 
-0.273160210918771, 0.546320421837542, 0.546320421837542, -0.273160210918771, 
-0.0682900527296927, 0.341450263648464, 0.546320421837542, -0.0682900527296927, 
0.136580105459385, -0.478030369107849, 0.75119058002662, -0.478030369107849, 
-0.682900527296927, -0.478030369107849, 0.136580105459385, -0.273160210918771, 
-0.0682900527296927, -0.887770685486005, -0.887770685486005, 
0.546320421837542, -0.273160210918771, 0.546320421837542, -0.478030369107849, 
0.546320421837542, -0.0682900527296927, 0.75119058002662, -0.273160210918771, 
0.546320421837542, 0.341450263648464, -0.0682900527296927, -0.0682900527296927, 
-0.0682900527296927, -0.887770685486005, 0.136580105459385, -0.273160210918771, 
-0.478030369107849, 0.75119058002662, 0.341450263648464, 0.546320421837542, 
-0.273160210918771, 0.546320421837542, 0.75119058002662, -0.273160210918771, 
0.75119058002662, 0.546320421837542, -0.273160210918771, -0.273160210918771, 
0.75119058002662, -0.273160210918771, -0.0682900527296927, 0.136580105459385, 
-0.478030369107849, 0.75119058002662, 0.75119058002662, -0.887770685486005, 
-0.887770685486005, 0.546320421837542, -0.682900527296927, -0.887770685486005, 
0.136580105459385, 0.75119058002662, 0.75119058002662, -0.478030369107849, 
0.136580105459385, 0.75119058002662, -0.273160210918771, -0.682900527296927, 
-0.273160210918771, 0.136580105459385, 0.546320421837542, -0.682900527296927, 
-0.478030369107849, 0.136580105459385, -0.682900527296927, -0.0682900527296927, 
-0.478030369107849, 0.136580105459385, -0.887770685486005, -0.273160210918771, 
-0.0682900527296927, -0.273160210918771, -0.887770685486005, 
0.546320421837542, 0.546320421837542, -0.478030369107849, -0.273160210918771, 
-0.0682900527296927, 0.136580105459385, -0.478030369107849, 0.75119058002662, 
0.341450263648464, 0.136580105459385, 0.136580105459385, 0.75119058002662, 
0.136580105459385, -0.0682900527296927, 0.546320421837542, -0.0682900527296927, 
-0.887770685486005, 0.75119058002662, 0.75119058002662, 0.546320421837542, 
-0.887770685486005, -0.0682900527296927, -0.682900527296927, 
-0.682900527296927, 0.75119058002662, 0.75119058002662, -0.478030369107849, 
0.546320421837542, -0.273160210918771, 0.75119058002662, -0.0682900527296927, 
0.546320421837542, -0.0682900527296927, -0.273160210918771, 0.546320421837542, 
0.75119058002662, -0.0682900527296927, 0.546320421837542, -0.682900527296927, 
-0.273160210918771, -0.0682900527296927, -0.478030369107849, 
-0.478030369107849, 0.136580105459385, -0.273160210918771, 0.136580105459385, 
0.546320421837542, 0.75119058002662, -0.273160210918771, 0.341450263648464, 
-0.273160210918771, 0.136580105459385, 0.546320421837542, 0.546320421837542, 
0.136580105459385, 0.136580105459385, -0.682900527296927, 0.341450263648464, 
0.341450263648464, -0.273160210918771, -0.682900527296927, -0.0682900527296927, 
0.75119058002662, -0.887770685486005, -0.478030369107849, -0.273160210918771, 
-0.478030369107849, -0.478030369107849, 0.136580105459385, -0.478030369107849, 
0.136580105459385, -0.478030369107849, 0.136580105459385, -0.0682900527296927, 
-0.273160210918771, 0.136580105459385, 0.341450263648464, -0.478030369107849, 
0.75119058002662, 0.136580105459385, 0.341450263648464, 0.546320421837542, 
-0.887770685486005, 0.75119058002662, 0.341450263648464, -0.0682900527296927, 
-0.478030369107849, 0.546320421837542, 0.136580105459385, -0.682900527296927, 
-0.0682900527296927, 0.341450263648464, -0.478030369107849, -0.0682900527296927, 
-0.478030369107849, -0.0682900527296927, 0.341450263648464, -0.478030369107849, 
-0.682900527296927, 0.75119058002662, -0.478030369107849, -0.682900527296927, 
0.341450263648464, -0.887770685486005, -0.478030369107849, 0.546320421837542, 
-0.887770685486005, -0.478030369107849, -0.478030369107849, 0.341450263648464, 
0.75119058002662, -0.682900527296927, 0.75119058002662, 0.75119058002662, 
0.341450263648464, -0.0682900527296927, 0.546320421837542, -0.0682900527296927, 
0.136580105459385, 0.136580105459385, 0.136580105459385, 0.136580105459385, 
0.546320421837542, 0.546320421837542, -0.0682900527296927, 0.75119058002662, 
-0.0682900527296927, -0.0682900527296927, -0.682900527296927, 
-0.273160210918771, -0.682900527296927, -0.478030369107849, 0.136580105459385, 
0.75119058002662, 0.546320421837542, 0.341450263648464, -0.887770685486005, 
-0.0682900527296927, 0.136580105459385, 0.75119058002662, -0.273160210918771, 
-0.682900527296927, 0.136580105459385, -0.478030369107849, -0.273160210918771, 
-0.273160210918771, 0.136580105459385, 0.341450263648464, -0.478030369107849, 
-0.0682900527296927, -0.682900527296927, 0.75119058002662, -0.273160210918771, 
-0.478030369107849, -0.0682900527296927, -0.0682900527296927, 
-0.273160210918771, -0.0682900527296927, -0.478030369107849, 
0.75119058002662, -0.0682900527296927, 0.136580105459385, 0.546320421837542, 
0.546320421837542, -0.478030369107849, -0.273160210918771, 0.546320421837542, 
-0.478030369107849, -0.682900527296927, 0.75119058002662, -0.0682900527296927, 
-0.682900527296927, -0.682900527296927, 0.75119058002662, 0.341450263648464, 
-0.478030369107849, 0.75119058002662, 0.136580105459385, -0.887770685486005, 
0.341450263648464, 0.341450263648464, 0.546320421837542, -0.273160210918771, 
0.136580105459385, 0.75119058002662, -0.0682900527296927, -0.682900527296927, 
-0.478030369107849, -0.478030369107849, 0.75119058002662, 0.546320421837542, 
-0.478030369107849, 0.546320421837542, 0.136580105459385, -0.887770685486005, 
0.75119058002662, -0.0682900527296927, 0.75119058002662, 0.75119058002662, 
-0.273160210918771, -0.682900527296927, 0.546320421837542, 0.546320421837542, 
-0.887770685486005, 0.75119058002662, -0.273160210918771, 0.546320421837542, 
-0.0682900527296927, 0.136580105459385, 0.341450263648464, -0.478030369107849, 
0.136580105459385, 0.136580105459385, -0.273160210918771, 0.546320421837542, 
-0.273160210918771, -0.273160210918771, -0.273160210918771, 0.75119058002662, 
-0.887770685486005, -0.887770685486005, -0.0682900527296927, 
-0.478030369107849, -0.0682900527296927, 0.75119058002662, -0.273160210918771, 
0.136580105459385, -0.478030369107849, -0.273160210918771, 0.136580105459385, 
0.75119058002662, 0.546320421837542, -0.478030369107849, -0.273160210918771, 
-0.273160210918771, 0.136580105459385, -0.273160210918771, -0.0682900527296927, 
0.75119058002662, 0.136580105459385), resp.var = c(2L, 1L, 0L, 
1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 3L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 2L, 0L, 1L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 2L, 
1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 2L, 
0L, 3L, 2L, 0L, 2L, 2L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 3L, 1L, 2L, 0L, 1L, 
0L, 0L, 1L, 0L, 2L, 0L, 2L, 4L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 2L, 
3L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 2L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 0L, 1L, 0L, 2L, 0L, 1L, 0L, 4L, 1L, 0L, 
1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 3L, 0L, 2L, 0L, 0L, 2L, 1L, 0L, 0L, 2L, 
0L, 0L, 0L, 2L, 0L, 0L, 3L, 0L, 0L, 2L, 1L, 1L, 0L, 0L, 3L, 1L, 
1L, 2L, 0L, 2L, 0L, 2L, 2L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 0L, 2L, 2L, 1L, 0L, 0L, 1L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 6L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 2L, 0L, 0L, 0L, 
1L, 0L, 0L, 1L, 3L, 1L, 0L, 2L, 3L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 1L, 
0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 2L, 1L, 1L, 0L, 0L, 2L, 0L, 2L, 0L, 0L, 1L, 
1L, 0L, 0L, 2L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 
0L, 1L, 0L, 2L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 3L, 0L, 0L, 3L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 2L, 1L, 1L, 0L, 2L, 2L, 0L, 2L, 1L, 0L, 2L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
3L, 0L, 2L, 0L, 0L, 0L, 0L, 2L, 0L, 0L, 2L, 0L, 1L, 1L, 0L, 1L, 
0L, 3L, 1L, 3L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 2L, 0L, 
2L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 2L, 0L, 2L, 0L, 3L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 1L, 0L, 0L, 3L, 1L, 1L, 2L, 0L, 0L, 3L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 
0L, 1L, 3L, 0L, 2L, 0L, 0L, 1L, 3L, 1L, 0L, 0L, 4L, 3L, 0L, 2L, 
0L, 0L, 0L, 3L, 0L, 0L, 2L, 3L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 3L, 3L, 2L, 0L, 0L, 2L, 0L, 0L, 0L, 0L, 2L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 2L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 1L, 2L, 0L, 1L, 0L, 
2L, 1L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 3L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
1L, 2L, 0L, 2L, 0L, 1L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 
0L, 0L, 3L, 2L, 2L, 0L, 1L, 0L, 5L, 0L, 4L, 2L, 0L, 3L, 0L, 0L, 
1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 2L, 0L, 1L, 0L, 3L, 0L, 2L, 0L, 0L, 0L, 2L, 
0L), rand.eff = c(37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 
37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 
37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 
37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 
37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 
37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 
37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 
37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 
37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 
37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 
37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 
37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 
37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 
37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 37L, 
37L, 37L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 
40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 
40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 
40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 
40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 
40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 
40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 
40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 
40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 
40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 
40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 
40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 
40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 
40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 40L, 
43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 
43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 
43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 
43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 
43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 
43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 
43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 
43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 
43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 
43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 
43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L, 43L)), .Names = c("cat.var", 
"cont.var", "resp.var", "rand.eff"), row.names = c(NA, 500L), class = "data.frame")

источник

2012-05-05 Jota

+0

не слишком сложно, комбинируя 'прогноз' с' ggplot' или 'решеткой :: xyplot'. Воспроизводимый пример, пожалуйста? –

ответ

12

Вот ответ рода (кстати, вы были некоторые недостающие кавычки в кадре данных выше, имевшая быть исправлены вручную ...)

Fit модель:

library(lme4) 
fit <- glmer(resp.var ~ cont.var:cat.var + (1|rand.eff) , 
      data = sample.data , poisson)

(Обратите внимание, что это немного странно спецификация модели - силы все категории имеют одинаковое значение в cont.var==0. Вы имели в виду cont.var*cat.var?

library(ggplot2) 
theme_update(theme_bw()) ## set white rather than gray background

Быстрые и грязные линейные регрессии:

ggplot(sample.data,aes(cont.var,resp.var,linetype=cat.var))+ 
    geom_smooth(method="lm",se=FALSE)

Теперь с пуассоновским GLM (но не включающие случайный эффект), а также с указанием точек данных:

ggplot(sample.data,aes(cont.var,resp.var,colour=cat.var))+ 
    stat_sum(aes(size=..n..),alpha=0.5)+ 
    geom_smooth(method="glm",family="poisson")

Следующий бит требуется разработка (r-кузница) версии lme4, которая имеет метод predict:

Настройка кадра данных для прогнозирования:

predframe <- with(sample.data, 
        expand.grid(cat.var=levels(cat.var), 
           cont.var=seq(min(cont.var), 
           max(cont.var),length=51)))

Предсказать на популяционном уровне (REform=NA), на линейном предсказателе (логит) масштабируется (это единственный способ, вы получите прямую линию на графике)

predframe$pred.logit <- predict(fit,newdata=predframe,REform=NA) 

minmaxvals <- range(sample.data$cont.var) 

ggplot(predframe,aes(cont.var,pred.logit,linetype=cat.var))+geom_line()+ 
    geom_point(data=subset(predframe,cont.var %in% minmaxvals), 
       aes(shape=cat.var))

enter image description here Теперь по шкале ответов:

predframe$pred <- predict(fit,newdata=predframe,REform=NA,type="response") 
ggplot(predframe,aes(cont.var,pred,linetype=cat.var))+geom_line()+ 
    geom_point(data=subset(predframe,cont.var %in% minmaxvals), 
       aes(shape=cat.var))

enter image description here

источник

2012-05-05 14:03:05

+0

Спасибо! Извините за недостающие кавычки. Я использовал dput и не изменял выход, чтобы предоставить образцы данных. Должен ли я сделать что-то еще. И да, вы правы, я должен был использовать '*' вместо ':' при определении модели. – Jota

+0

, вероятно, просто какая-то ошибка вырезания и вставки ...? –

+0

Все это немного запутывает, но я бы попробовал 'install.packages (« lme4 », repos =« http://lme4.r-forge.r-project.org/repos »)' - сборка на главной r-forge репозиторий нарушается в данный момент (вы можете всегда переустанавливать из CRAN, если это необходимо). –

1

Пакет effects имеет поддержку для моделей lme4 и должен быть в состоянии делать то, что вы хотите.

эффекты: Эффект Дисплеи для линейных, Обобщенных линейного, и других моделей

Графического и табличного эффект дисплеи, например, взаимодействий, для различных статистических моделей с линейными предсказателями.

Он также поставляется с двумя слегка устаревшими papers (вы можете представить их как виньетки).

источник

2015-02-06 21:58:16 landroni

2

Пакет jtools (CRAN link) может сделать проецирование такого типа довольно простым. Я разработчик этого пакета.

Мы впишется модель, как Бен сделал в своем ответе:

library(lme4) 
fit <- glmer(resp.var ~ cont.var:cat.var + (1 | rand.eff), 
      data = sample.data, family = poisson)

И jtools мы просто использовать функцию interact_plot, как это:

library(jtools) 
interact_plot(fit, pred = cont.var, modx = cat.var)

Результат:

По определению ault, он рассчитывается по шкале отклика, но вы можете построить его по линейной шкале с аргументом outcome.scale = "link" (по умолчанию "response").

источник

2017-10-16 13:51:39 commscho

 Смежные вопросы

  • Нет связанных вопросов^_^