r - 多元线性回归 : Plot a straight line with confidence intervals

Question

这是我的问题:

1) 我进行了多元线性回归:假设如下:

lm(attitude~quality+price+location+Income)

我主要关心的是态度和素质的关系，其他变量都是控制变量。

2) 然后我想做一个态度和质量之间的散点图。这很容易:

Q <-ggplot(data=data, aes(x=quality, y=attitude)) 
Q + geom_point(size = 1)

3) 我还想绘制 x 和 y 之间的拟合线，斜率应该是多元线性回归的偏回归系数。即应该是下面公式中的b1:attitude=b1*quality+b2*price+b3*location+b4*Income，而不是下面公式中的b:attitude=b*quality。因此，以下代码无法正常工作，因为它将绘制 b 而不是 b1 的斜率。

g <- g + geom_smooth(method = lm)

有人问了一个非常相似的问题， see here

提供的答案如下所示(替换为我的变量):

g <- g + geom_smooth(data=data, aes(x=quality, y=attitude, ymin=lcl, ymax=ucl))

但是，这是一个 LOWESS 图(正如您在帖子中看到的图)，而不是线性直线图。

我的问题:如何在置信区间带上添加斜率 b1 的直线？

Answer 1

如果你想看到b1，你应该画偏回归图 ， 我所知。

在这种情况下，

回归 attitude在每个变量 除了 quality

回归 quality关于其他预测变量

绘制这些拟合的残差:

X <-
  data_frame(
    x = lm(quality ~.-attitude, data = data)$resid,
    y = lm(attitude ~ .-quality, data = data)$resid
  )
X %>%
  ggplot(aes(x, y)) +
  geom_smooth(method = "lm")

这条线可能与 b1 相同，但不是 x,y 点。