将混合模型的预测绘制为 R 中的一条线答案

【问题标题】：Plotting the predictions of a mixed model as a line in R将混合模型的预测绘制为 R 中的一条线
【发布时间】：2021-03-06 18:58:54
【问题描述】：

我正在尝试将我的混合模型的预测 (predict()) 绘制在下面，这样我就可以获得我在概念上想要的图，如下所示。

我试图绘制我的模型的预测，但我没有达到我想要的情节。有没有更好的方法来定义predict()，这样我就可以实现我想要的情节？

library(lme4)

dat3 <- read.csv('https://raw.githubusercontent.com/rnorouzian/e/master/dat3.csv')

m4 <- lmer(math~pc1+pc2+discon+(pc1+pc2+discon|id), data=dat3)

newdata <- with(dat3, expand.grid(pc1=unique(pc1), pc2=unique(pc2), discon=unique(discon)))

y <- predict(m4, newdata=newdata, re.form=NA)

plot(newdata$pc1+newdata$pc2, y)

【问题讨论】：

你试过sjPlot吗？太棒了！

标签： r plot regression lme4 mixed-models

【解决方案1】：

更多sjPlot。请参阅参数grid 将多个预测变量包装在一个图中。

library(lme4)
library(sjPlot)
library(patchwork)

dat3 <- read.csv('https://raw.githubusercontent.com/rnorouzian/e/master/dat3.csv')

m4 <- lmer(math~pc1+pc2+discon+(pc1+pc2+discon|id), data=dat3) # Does not converge

m4 <- lmer(math~pc1+pc2+discon+(1|id), data=dat3) # Converges

# To remove discon
a <- plot_model(m4,type = 'pred')[[1]]
b <- plot_model(m4,type = 'pred',title = '')[[2]]

a + b

编辑 1：我在删除 sjPlot 框架中的 dropcon 术语时遇到了一些问题。我放弃了，转而使用patchwork。我相信丹尼尔知道正确的方法。

【讨论】：

Magnus，另一个问题是 y 轴需要在同一尺度上，以便可以在图之间进行视觉比较。
在两者上使用ylim() 来对齐轴。例如+ ylim(0,2.5)

【解决方案2】：

正如 Magnus Nordmo 所建议的，这非常简单，sjPlot 为这些类型的绘图提供了一些预定义函数。

library(lme4)

dat3 <- read.csv('https://raw.githubusercontent.com/rnorouzian/e/master/dat3.csv')

m4 <- lmer(math~pc1+pc2+discon+(pc1+pc2+discon|id), data=dat3)

plot_model(m4, type = 'pred', terms = c('pc1', 'pc2'),
           ci.lvl = 0)

给出以下结果。

此图旨在在terms 和pc1 和pred 的轴上包含第二项的不同分位数。您可以使用patchwork 拆分这些图并组合它们，并且可以通过在terms 中的术语后面使用方括号来更改间隔（例如，pc1 [-10:1] 用于-10 和1 之间的间隔）。

【讨论】：