Как Масштабировать Пояснительные Переменные в GLMM, чтобы Построить - PullRequest
Новая
       27

Как Масштабировать Пояснительные Переменные в GLMM, чтобы Построить

0 голосов
/ 19 апреля 2020

В настоящее время я пытаюсь построить прогнозы на основе коэффициентов из GLMM. Во время подбора GLMM R потребовал, чтобы я масштабировал свои объяснительные переменные. В настоящее время у меня возникают проблемы с масштабированием пояснительных переменных в процессе построения графиков для создания графиков с немасштабируемыми пояснительными переменными. Нужна помощь в этом. Я попытался обратно преобразовать в ggpredict, но это не удалось. 

#Scale Data
PairedData2019Scale<-PairedData2019
PairedData2019Scale$RELH <-scale(PairedData2019Scale$RELH)
PairedData2019Scale$TAIR <-scale(PairedData2019Scale$TAIR)
PairedData2019Scale$WDSD <-scale(PairedData2019Scale$WDSD)
PairedData2019Scale$RAIN <-scale(PairedData2019Scale$RAIN)
PairedData2019Scale$WS2M <-scale(PairedData2019Scale$WS2M)
PairedData2019Scale$PRESSL <-scale(PairedData2019Scale$PRESSL)
PairedData2019Scale$SRAD <-scale(PairedData2019Scale$SRAD)

#Fit Model
model63 <- glmer(sl_ ~  RELH*TAIR + TAIR*SRAD + RELH*RAIN + WS2M*PRESSL + (1|id), family = Gamma(link = "log"),data = PairedData2019Scale)

#Plotting
ggpredict(model63, terms = c("RELH"), back.transform = TRUE)
...