标签: sjplot

plot_model()我正在尝试使用中的函数创建预测值图sjPlot。我希望我的预测线具有不同的线型和不同的颜色。

该函数包含一个colors参数，设置colors为bw将更改linetype，但设置colors为灰度。这个问题类似，但没有收到有用的答案：Coloredribsand differentlinetypesinsjPlotplot_model()

例子：

不同linetypes，但不是colors

data(iris)
toy_model <- lm( Sepal.Length ~ Sepal.Width + Species, data=iris)

my_plot <- plot_model(toy_model, type=("pred"),
terms=c("Sepal.Width","Species"),
colors="bw")

不同colors，但不是linetypes

data(iris)
toy_model <- lm( Sepal.Length ~ Sepal.Width + Species, data=iris)

my_plot <- plot_model(toy_model, type=("pred"),
terms=c("Sepal.Width","Species"))

怎样才能既不同colors又不同linetypes呢？换句话说，我想要这样的东西

我有一个关于 ggsave() 函数的问题，我将非常感谢任何帮助和/或建议/解决方案。我正在创建四个图并将它们全部放在一个大图中，因为我想使用数据框中的所有列循环整个函数，所以我想将创建的图保存在指定的文件夹中（最好使用标识名称）。

    plotting_fun3 <- function(Q){\n  \n  plot1 <- plot_likert(\n    t(Q),\n    title = "Total population",\n    legend.labels = c("strongly disagree","disagree", "neither nor", "agree", "strongly agree"),\n    grid.range = c(1.6, 1.1),\n    expand.grid = FALSE,\n    axis.labels = c(" "),\n    values = "sum.outside",\n    show.prc.sign = TRUE,\n    catcount = 4,\n    cat.neutral = 3,\n    \n  )\n  \n  plot2 <- plot_likert(\n    t(Q[survey$animal=="Dogs"]),\n    title = "Female",\n    legend.labels = c("strongly disagree","disagree", "neither nor", "agree", "strongly agree"),\n    grid.range = c(1.6, 1.1),\n    expand.grid = FALSE,\n    axis.labels = c(" "),\n    values = …

我最近在使用 R 时遇到了一些问题。我试图安装似乎不起作用的 nnet。我遵循了关于这个问题的建议，并在 'car'、'effects' 和 'sjPlot' 上使用了 remove.packages() 和 unloadNamespace()。

尝试在 R 中安装包的问题

这在安装 nnet 时成功了，但是现在我无法重新安装这三个软件包。重新安装每个软件包后，r 声明：

图书馆（sjPlot）

get(method,envir = home) 错误：延迟加载数据库 '\xxx/SSD_Home_Data_O/xxx/My Documents/R/win-library/3.2/car/R/car.rdb' 已损坏

2：在 .registerS3method(fin[i, 1], fin[i, 2], fin[i, 3], fin[i, 4], : 重新开始中断的承诺评估

3：在 get(method,envir = home) 中：重新启动中断的承诺评估

4：在 get(method,envir = home) 中：R_decompress1 中的内部错误 -3 错误：“sjPlot”的包或命名空间加载失败

任何想法如何解决这一问题？我有点担心，因为我真的需要特别使用 sjPlot

谢谢您的帮助

我的目标是将数据帧、aov 输出等保存为已由 R 包处理的图像，该包将 r 数据格式化为科学期刊就绪格式，例如sjPlot.

>library(sjPlot)
>library(webshot)
>library(tableHTML)

>tab_df(df, alternate.rows = T, title = "Table 1 - Site-Event", col.header = c("Event", "Site", "Volume\n(mm)", "Total\nRainfall\n(mm)", "Runoff\nRatio\n(%)", "24 hour\nRainfall\n(mm)", "7 day\nRainfall\n(mm)", "Max\nrainfall\nIntensity\n(mm/hr)", "Response\nTime\n(hours)", "Max Flow\nRate\n(mm/hr)","TP Load\n(g/ha)", "SRP Load\n(g/ha)", "PP Load\n(g/ha)"), file = "/home/ryrugg80/working/Table_1.html")

当我运行webshot尝试转换以下内容的 html 输出时，我最初收到此错误sjPlot：

> webshot("/home/ryrugg80/working/Table_1.html", "/home/ryrugg80/working/Table_1.png")
Auto configuration failed
135096819605120:error:25066067:DSO support routines:DLFCN_LOAD:could not load the shared library:dso_dlfcn.c:185:filename(libssl_conf.so): libssl_conf.so: cannot open shared object file: No such file or directory
135096819605120:error:25070067:DSO support routines:DSO_load:could not …

我按照https://strengejacke.github.io/sjPlot/上的说明安装软件包，但尽管下载并安装了所有软件包，但我无法使用它们，因为我不断收到错误消息 could not find function "sjP.lmer"

有谁知道这是从哪里来的？我很乐意提供更多详细信息，但我什至不知道在哪里寻找它们...

我正在拟合几个模型，并使用plot_models 函数使用 sjPlot 包绘制它们。我只想绘制一些系数并对它们重新排序以便更容易解释。然而，我在第二期遇到了麻烦。

我已经尝试过 order.terms 但仅适用于plot_model，auto.label=FALSE 但只是删除所有标签...

fit1<- glm(y ~ x1*var1 + var2 + var3, data=mydata, family = poisson)
fit2<- glm(y ~ x2*var1 + var2 + var3, data=CARMA_all, family = poisson) 
fit3<- glm(y ~ x3*var1 + var2 + var3, data=CARMA_all, family = poisson) 

plot_models(fit1,fit2,fit3, m.labels = c("x1", "x2", "x3"),show.values =T,digits=3, show.p = FALSE, p.shape = TRUE, rm.terms = c("var1,"var2","var3"),vline.color="grey",grid.breaks=c(0.95,0.96,0.97,0.98,0.99,1,1.01,1.02,1.03,1.04,1.05), colors = "Dark2")

当我绘制此图时，我首先在图中估计 var1:x3，然后是 x3，然后是 var1:x2, x2, var1:x1, x1。我需要重新排序以获得 x1, var1:x1, x2, var1:x2, x3, var1:x3

我一直在使用 sjplot 创建一个组合表。这将创建一个 HTML 表。我想做一个可以导出到word的表格。

我已经查看了这篇讨论复制和粘贴到 word 中的帖子，但这改变了列和行的格式。 在R中将多个回归表输出到Word文档的多页中

n1 <- glm(N  ~ Age_2 , data = n_data, family = "binomial")
g1 <- glm(G  ~ Age_2 , data = g1_data, family = "binomial")
ga1 <- glm(G_1  ~ Age_2 , data = ga1_data, family = "binomial")
l1 <- glm(L_1  ~ Age_2 , data = l1_data, family = "binomial")
c1 <- glm(C_1  ~ Age_2 , data = c1_data, family = "binomial")
m1 <- glm(m  ~ Age_2 , data = m1_data, family = …

我正在尝试为stan_glmer.nb( rstanarm) 输出创建一个表，但是model_parameters从包中parameters抛出一个奇怪的错误，我不确定如何解决。也许这是一个错误。

sessionInfo()版本信息的缩短输出：

R version 4.0.2 (2020-06-22)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
Running under: Windows 7 x64 (build 7601) Service Pack 1

parameters_0.8.2
rstanarm_2.21.1

一个可重现的例子：

library(rstanarm)
library(parameters)

x<-rnorm(500)
dat<-data.frame(x=x,z=rep(c("A","B","C","D","E"),100), y=.2+x*.7)

mod1<-stan_glmer(y~x+(x|z),data=dat)

model_parameters(mod1, effects="all")

我将在此处为您节省输出，因为它并不重要，但该功能有效。现在负二项式模型：

dat.nb<-data.frame(x=rnorm(500),z=rep(c("A","B","C","D","E"),100),
                y=rnbinom(500,size=1,prob = .5))

mod2<-stan_glmer.nb(y~x+(x|z),data=dat.nb)

model_parameters(mod2, effects="all")

现在出现错误消息：

Error in `$<-.data.frame`(`*tmp*`, "parameter", value = c("(Intercept)",  : 
  replacement has 3 rows, data has 1

尽管在parameters0.10.1 版本中，@BenBolker 得到一个空白输出，而不是错误（见评论）。不管怎样，这个函数似乎不适用于rstanarm离散分布（见评论）。据我在帮助文档中看到，没有任何内容表明需要指定负二项式模型。此外，该功能适用​​于lme4模型：

library(lme4)
mod1<-lmer(y~x+(x|z),data=dat)

model_parameters(mod1, effects="all")

mod2<-glmer.nb(y~x+(x|z),data=dat.nb)

model_parameters(mod2, effects="all") …

过去，我曾使用sjPlotsjp.glmer包中的将广义混合效应模型的不同斜率可视化。但是，使用新包，我无法弄清楚如何绘制各个斜率，如图中（随机）组级别的固定效应概率，位于此处

这是我认为应该允许生成图形的代码。我似乎无法在新版本的sjPlot.

library(lme4)
library(sjPlot)
data(efc)
# create binary response
efc$hi_qol = 0
efc$hi_qol[efc$quol_5 > mean(efc$quol_5,na.rm=T)] = 1
# prepare group variable
efc$grp = as.factor(efc$e15relat)
# data frame for 2nd fitted model
mydf <- na.omit(data.frame(hi_qol = as.factor(efc$hi_qol),
                           sex = as.factor(efc$c161sex),
                           c12hour = as.numeric(efc$c12hour),
                           neg_c_7 = as.numeric(efc$neg_c_7),
                           grp = efc$grp))
# fit 2nd model
fit2 <- glmer(hi_qol ~ sex + c12hour + neg_c_7 + (1|grp),
              data = mydf,
              family = binomial("logit"))

我尝试使用以下代码绘制模型。

plot_model(fit2,type="re")
plot_model(fit2,type="prob")
plot_model(fit2,type="eff") 

我想我可能缺少一个标志，但是在阅读了文档后，我无法找出那个标志可能是什么。

数据示例：

lme1<- lme(total.fruits ~ rack + nutrient + amd + status,
            random = ~1|reg, method = "ML", data=Arabidopsis)

我如何知道保存下面 tab_model() 函数的输出？tab_model() 函数是 sjPlot 包的一部分。除了截图之外，他们必须采取其他方式，或者？

tab_model(lme1)

我已经成功地使用plot_model函数sjplot绘制了多项逻辑回归模型。回归包含一个结果（Info Sought，具有 3 个级别）和 2 个连续预测变量（DSA、ASA）。我还更改了 ASA 的值，以便plot_model根据 ASA 平均值和 SD 绘制预测效果结果：

plot1 <- plot_model(multinomialmodel , type = "pred", terms = c("DSA", "ASA[meansd]")

我有两个定制问题：

1) 分面顺序：分面顺序基于结果级别的默认字母顺序（“展开”然后“第一张图片”然后“多张图片”）。有没有办法可以调整这个？在运行和绘制模型之前，我尝试使用 来重新排序级别factor()（如此处的示例），但这并没有导致生成的构面顺序发生任何变化。ggplot2也许可以通过 ggplot2 来代替，如此处提供的第一个解决方案中所示？

2) 图例标签：图例当前使用 ASA 的 -1 SD、平均值和 +1 SD 值来标记绘制的线；有没有办法调整这些标签，而不是简单地说“-1 SD”、“平均值”和“+1 SD”而不是原始值？

谢谢！

我正在使用sjplot https://strengejacke.github.io/sjPlot/并享受可视化和比较如下估计的可能性（参见下面的工作示例）。我想知道是否有可能在r，可能的 n ggplot2 中，仅根据估计值和标准误差绘制结果？假设我在一篇论文中看到一个模型，我估计了我自己的模型，现在我想将我的模型与论文中的模型进行比较，其中我只有估计值和标准误差。我在SO上看到了这个，但也有点基于模型。

任何反馈或建议将不胜感激。

# install.packages(c("sjmisc","sjPlot"), dependencies = TRUE)
# prepare data
library(sjmisc)
data(efc)
efc <- to_factor(efc, c161sex, e42dep, c172code)
m <- lm(neg_c_7 ~ pos_v_4 + c12hour + e42dep + c172code, data = efc)

# simple forest plot
library(sjPlot)
plot_model(m)

我想一个暂时的期望结果看起来有点像这样，

我刚刚遇到coefplot https://cran.r-project.org/web/packages/coefplot/但我在一台没有 R 的机器上，我知道，奇怪，但我会尽快研究coefplot。也许这是一条可能的路线。