r - 如何使用基于 nnet::multinom() 模型的 {ggeffects} 获得预测概率图的置信区间？

Question

我想在 R 中绘制多项式模型的预测概率，并配有 nnet::multinom()功能。我在对数尺度上有数值预测变量。
即使 {ggeffects}应该与 multinom() 兼容，该图不像线性模型那样显示置信区间。
我是 R 和这个社区的新手，所以如果这个问题非常基本或遗漏了一些必不可少的东西，我深表歉意。这是一个小例子:

library(tidyverse)
library(nnet)
library(effects)
library(ggeffects)


df <- data.frame(response = c("1 Better", "1 Better", "1 Better", "2 Medium", "2 Medium", "2 Medium", "3 Worse", "3 Worse", "3 Worse"),
                 count = c(1000, 2000, 4000, 6000, 10000, 3000, 6000, 5000, 11000))

mod1 <- multinom(response ~ log(count), data = df)
summary(mod1)

effects::effect(mod1, term="log(count)", se=TRUE, confidence.level=.95) %>% plot() # Produces CIs.

ggeffects::ggpredict(mod1, terms = "count") %>% plot() + theme_bw() # No confidence intervals.

如果其他人正在寻找 {ggeffects} 的替代品，我在寻找解决方案时尝试了这些方法:
使用 effects::effect() :有效，包括置信区间，但外观不是那么可定制。
合并 {ggeffects}和 {effects} : 看到这个 post on R Studio Community其中来自 effects 包的置信区间与 ggeffects 相结合以创建一个图。我得到了错误

Error in FUN(X[[i]], ...) : object 'L' not found

但它对那个人有用。
使用 {MNLpred}包装及其 mnl_pred_ova() : 对我不起作用，我想是因为我的预测变量是对数尺度的。我收到以下错误:

Error in eval(parse(text = paste0("data$", xvari))) : attempt to apply non-function

使用 mnlAveEffPlot()函数来自 {DAMisc} : 工作，但情节不像我想要的那样可定制。

Answer 1

您可以使用 ggeffects::ggemmeans() 执行此操作.

library(tidyverse)
library(ggthemes)
library(nnet)
library(ggeffects) # package version used: v0.16.0

df <- data.frame(response = c("1 Better", "1 Better", "1 Better", "2 Medium", "2 Medium", "2 Medium", "3 Worse", "3 Worse", "3 Worse"),
                 count = c(1000, 2000, 4000, 6000, 10000, 3000, 6000, 5000, 11000))

mod1 <- multinom(response ~ log(count),
                 data = df)

ggemmeans(mod1, terms = "count") %>% plot() + ggthemes::theme_tufte()

有关如何使用 {ggeffects} 的更多信息，您可能还想查看 package documentation尤其是在 ggemmeans() 之间的差异和 ggpredict()等(例如 here )。
{ggeffects} 包利用 {effects} 创建的输出，但是，我相信这就是您要寻找的，使用标准 ggplot 命令可以更轻松地自定义绘图。