r - 从线性模型绘制交互效果的最佳方法

Question

为了帮助在此处填充 R 标签，我发布了一些我经常从学生那里收到的问题。这些年来，我已经对这些问题提出了自己的答案，但也许还有更好的方法我不知道。

问题:我刚刚使用连续 y 进行回归和 x但因素 f (其中 levels(f) 产生 c("level1","level2") )

 thelm <- lm(y~x*f,data=thedata)

现在我想绘制 y 的预测值通过 x按 f 定义的组划分.我得到的所有情节都很丑陋，而且线条太多。

我的回答:试试 predict()功能。

##restrict prediction to the valid data 
##from the model by using thelm$model rather than thedata

 thedata$yhat <- predict(thelm,
      newdata=expand.grid(x=range(thelm$model$x),
                          f=levels(thelm$model$f)))

 plot(yhat~x,data=thethedata,subset=f=="level1")
 lines(yhat~x,data=thedata,subset=f=="level2")

是否有其他想法(1)对于新手来说更容易理解和/或(2)从其他角度更好？

Answer 1

效果包有很好的绘图方法来可视化回归的预测值。

thedata<-data.frame(x=rnorm(20),f=rep(c("level1","level2"),10))
thedata$y<-rnorm(20,,3)+thedata$x*(as.numeric(thedata$f)-1)

library(effects)
model.lm <- lm(formula=y ~ x*f,data=thedata)
plot(effect(term="x:f",mod=model.lm,default.levels=20),multiline=TRUE)