Я хочу построить результаты модели множественной регрессии, которая содержит линейные и нелинейные отношения. Я хочу один график для каждого предиктора, условный для других предикторов.
Вот мой пример данных:
library(car)
library(broom)
library(jtools)
## fit model:
model <- lm(mpg ~ poly(disp,3) + wt + carb + factor(gear), data = mtcars)
summary(model)
Функция avPlots создает графики с добавленной переменной, которые являются хорошей отправной точкой:
avPlots(model)
Существует ли способ создания одиночных графиков с добавленной переменной для каждого предиктора (аналогично avPlots), который также отображает криволинейные отношения? Возможно решение с ggplot?
Мое решение было таким, но это, похоже, не работает:
sub <- augment(model, mtcars) # use augment from broom to get fitted values
plot(sub$wt, sub$.fitted) #
abline(sub$.fitted, sub$wt, col="blue", lwd=3)
Линия регрессии не соответствует точкам. Также это не позволяет строить нелинейные отношения.
Точно так же, «effect_plot» строит отдельные графики добавленных переменных. Однако это работает только без полиномиальных отношений:
model <- lm(mpg ~ wt + carb + factor(gear), data = mtcars) # model without poly
summary(model)
effect_plot(model, pred=wt, plot.points = TRUE)
Спасибо за вашу помощь !!!