Построение двух кривых с пуассоновым glm с взаимодействиями в категориальной переменной

Question

Я хочу знать, возможно ли построение двух кривых с помощью Пуассона glm с взаимодействиями в категориальных переменных.В моем случае:

##Data set artificial
set.seed(20)
d <- data.frame(
    behv = c(rpois(100,10),rpois(100,100)),
    mating=sort(rep(c("T1","T2"), 200)),
    condition = scale(rnorm(200,5))
) 

#Binomial GLM ajusted
model<-glm(behv ~ mating + condition, data=d, family=poisson)
summary(model)

В ситуации, когда спаривание (категориальное) и условие (числовое) значимы в модели

newdata <- d
newdata$condition <- mean(d$condition)
newdata$yhat <- predict(model, newdata, type = "response")
newdata <- newdata[order(newdata$mating),]
plot(newdata$behv~newdata$condition,ylab=c("behv"),
xlab=c("condition"),xlim=c(-3,3))
lines(x = newdata$mating, y = newdata$yhat)

Не работает, и я какКривая для T1 и другая кривая для T2 в сопряженной переменной и изменениях задается условной переменной на графике.Я постараюсь использовать выбор коэффициентов для каждого уровня сопряженной переменной, но тоже не работает.Есть идеи?