使用 predict() 与连续交互

如何解决使用 predict() 与连续交互

我有一个混合模型，其中包含两个连续变量的相互作用。我了解如何使用 predict() 进行连续的分类交互，但找不到有关如何使用 predict() 生成连续交互的连续图的任何信息。到目前为止，我有：

#the data

mydata<-structure(list(Week = c(3L,3L,6L,5L,1L,4L,2L,6L),X2 = c(20.8,21.4,22.2,21.9,21,21.8,16.6,15.6,19.8,17.5,12.5,20.1,20.5,21.7,22.3),X1 = c(78L,90L,81L,44L,9L,35L,99L,17L,7L,23L,14L,77L,84L,1L),Y = c(14.97469781,19.88267242,15.59780954,9.633809968,15.12038794,10.43636012,10.7436911,16.71840387,12.43274774,10.90741585,8.79514591,14.1932374,8.776376951,9.995133069,12.38314719,9.611533444)),class = "data.frame",row.names = c(NA,-16L))


#assigning 'Week' as a factor

mydata$Week<-as.factor(mydata$Week)

#the model 

model1<-glmer(Y~X1*X2+(1|Week),data=mydata,family=Gamma(link='log'))

NEWDATA <-
  expand.grid(
    X1 = seq(1,99,length = 100),X2 = seq(12.5,22.3,Week = levels(mydata$Week)
  )



PREDMASS <-
  predict(model1,newdata = NEWDATA,re.form =  ~ (1 | Week))

PREDSFRAME <- cbind(NEWDATA,PREDMASS)
head(PREDSFRAME)

如果交互发生在连续变量和分类变量之间，我将使用下面的代码，但这不起作用：

ggplot(PREDSFRAME,aes(x = X1,y = PREDMASS)) +
  geom_line() +
  geom_point(data = mydata,facet_grid(. ~ X2) +
             aes(y = Y),alpha = 0.3)

有什么建议吗？

解决方法

我认为您实际上想要 facet_grid 函数之外的 geom_point()。如果您以这种方式运行它，则不会出错。

ggplot(PREDSFRAME,aes(x = X1,y = PREDMASS)) +
  geom_line() +
  geom_point(data = mydata,aes(y = Y),alpha = 0.3)+
  facet_grid(. ~ X2) 

但是你得到的是每个 X2 值的图网格（因为它是连续的），这也不是你想要的。

您需要做的是指定一些 X2 值，您将创建不同的图（或回归线），因为我假设（可能是错误的）您不想绘制每个可能的组合（这是一个 2D飞机，正如@HongOoi 建议的那样）。

我知道您要求使用 predict 的解决方案，也许您可​​以使用上述信息来解决，但我提供了来自 sjPlot 的这个“预制”解决方案，我觉得它快速且有用：

library(sjPlot)
plot_model(model1,type="pred",terms=c("X1","X2"))