在效果图中为 glm 概率回归设置 y 轴答案

【问题标题】：Set y-axis for glm probit regression in effect plot在效果图中为 glm 概率回归设置 y 轴
【发布时间】：2018-01-16 20:58:47
【问题描述】：

我目前正在计算R 中的二项式概率glm。

为了分析交互效果，我使用了effects 包。我想绘制不同的交互，其中一个交互变量保持在固定水平。我对变量的几个值执行此操作，以查看效果如何演变。

我使用如下操作：

    plot(effect("varL",hx1,given.values=c("varP"=0.7)))
    plot(effect("varL",hx1,given.values=c("varP"=0.1)))

但是，为了以图形方式比较不同的绘图，所有绘图的 y 轴应该相同，但事实并非如此。当绘制不同的varP 值时，y 轴会改变其范围。

当指定ylim 时，绘图也不正确，显示的段与指定的完全不同。

我尝试了这篇文章 (Scaling axis in a GLM plot with library "effects") 中的建议，但是，它导致了错误消息：

plot(effect("varL",hx1,given.values=c("varP"=0.7)), ylim = qlogis(c(0, 0.20)))

Error in valid.viewport(x, y, width, height, just, gp, clip, xscale, yscale,  : 
  invalid 'yscale' in viewport

现在我的问题是：如何使用 probit glm 模型设置 y 轴以使用效果包绘制交互效果？我确信问题在于ylim 采用指定的值而不将它们调整到 logit 和 probit 比例。 qlogis 可能适用于 logit，但不适用于 probit。

下面是一些复制问题的代码。您会看到 y 轴“跳来跳去”，这是我想避免的。

install.packages("effects")
require(effects)

varL <- rnorm(100, mean = 1000, sd = 10)
varP <- rnorm(100, mean = 5)
entry <- as.factor(sample(0:1, 100, replace = TRUE))

dat <- data.frame(varL, varP, entry)

hx1 <- glm(entry ~ varL*varP, data = dat, family = binomial(link = "probit"))



plot(effect("varL",hx1,given.values=c("varP"=min(dat$varP))))
plot(effect("varL",hx1,given.values=c("varP"=max(dat$varP))))

以下是带有“跳跃”y 轴的图：

【问题讨论】：

如果您向reproducible example 提供示例输入数据，这样我们就可以运行代码并自行测试，这样会更容易提供帮助。

标签： r plot glm

【解决方案1】：

实际上，我在逻辑回归方面遇到了类似的问题，我使用了Change the y axis on Effect plot in R 的建议

基本上我需要做的就是在 ylim=c(0,1) 之外添加参数 rescale.axis=F

【讨论】：