从线性模型绘制交互效果的最佳方法

Question

为了帮助填充R标签,我发布了一些我经常从学生那里收到的问题.多年来,我已经对这些问题提出了自己的答案,但也许还有更好的方法,我不知道.

问题:我只是跑了一个回归连续y和x,但因子f(如levels(f)生产c("level1","level2"))

 thelm <- lm(y~x*f,data=thedata)

现在我想绘制的预测值y由x由定义的组分解f.我得到的所有情节都是丑陋的,显示的线条太多了.

我的回答:试试这个predict()功能.

##restrict prediction to the valid data 
##from the model by using thelm$model rather than thedata

 thedata$yhat <- predict(thelm,
      newdata=expand.grid(x=range(thelm$model$x),
                          f=levels(thelm$model$f)))

 plot(yhat~x,data=thethedata,subset=f=="level1")
 lines(yhat~x,data=thedata,subset=f=="level2")

是否有其他想法(1)对于新手更容易理解和/或(2)从其他角度更好？

Answer 1

效果包具有良好的绘图方法,用于可视化回归的预测值.

thedata<-data.frame(x=rnorm(20),f=rep(c("level1","level2"),10))
thedata$y<-rnorm(20,,3)+thedata$x*(as.numeric(thedata$f)-1)

library(effects)
model.lm <- lm(formula=y ~ x*f,data=thedata)
plot(effect(term="x:f",mod=model.lm,default.levels=20),multiline=TRUE)