我probit在不同的数据集上运行了五次相同的回归。
如何在同一图表上绘制每个回归的边际效应曲线，以简单的方式进行比较？
下面是我试过的代码：
probit one_y_unemp year* MR* AG* if Qualifica2 == 1
margins, dydx(year*) saving(me_intern, replace)
probit one_y_unemp year* MR* AG* if Qualifica3 == 1
margins, dydx(year*) saving(me_seniormanager, replace)
probit one_y_unemp year* MR* AG* if Qualifica4 == 1
margins, dydx(year*) saving(me_whitecollar, replace)
probit one_y_unemp year* MR* AG* if Qualifica5 == 1
margins, dydx(year*) saving(me_bluecollar, replace)
probit one_y_unemp year* MR* AG* if Qualifica6 == 1
margins, dydx(year*) saving(me_juniormanager, replace)
combomarginsplot me_intern me_seniormanager me_whitecollar me_bluecollar me_juniormanager, ///
labels("Intern" "Manager" "White …我的数据框包含具有 3 个属性的观察结果，我使用k 均值将它们分为四个不同的组。我的目标是在3D绘图中绘制我获得的聚类，以便有一种快速、简单的方法来查看聚类数据。
但是我不知道如何在 3D 中绘制，我有适用于 2D 的代码，但我不知道如何调整它以添加维度。我的代码如下：
library(ggplot2)
set.seed(137)
km = kmeans(bella,4, nstart=25)
df = as.data.frame(bella)
df$cluster = factor(km$cluster)
centers=as.data.frame(km$centers)
df
ggplot(data=df, aes(x=Annual.Income..k.., z = Age, y=Spending.Score..1.100.)) +
geom_point() + theme(legend.position="right") +
geom_point(data=centers,
aes(x=Annual.Income..k.., y=Spending.Score..1.100., z=Age,color=as.factor(c(1:4))), aes(x=Age, y=Spending.Score..1.100., color=as.factor(c(1:4))),
size=10, alpha=.3, show.legend=FALSE)
如何创建 3D 绘图？提前致谢！