带有偏移项的泊松回归的 sjplot
sjplot for Poissson regression with an offset term
我想知道是否有人知道 sjPlot 是否可以用于具有偏移项的泊松模型。我试图这样做,但收到一条消息,说找不到抵消项的名称。
如有任何帮助,我们将不胜感激!
M
好的,错误消息是因为模型框架中的列名仍然是offset(logExposure)
,而函数搜索清理后的变量名logExposure
。
清洁是通过调用 sjstats::var_names()
完成的,所以我在那里解决了这个问题。我没有可重现的示例,所以我检查了自己的模型,问题得到解决 - 希望这也适用于您的用例。
你应该更新 sjstats from GitHub (devtools::install_github("strengejacke/sjstats")
),然后是 ggeffects 和 sjPlot 应该可以工作(如果你有来自 CRAN 的最新包版本,并使用来自 sjPlot 的 plot_model()
)。
如果变量名为 logExposure
,您的调用将如下所示:
# for ggeffects
ggpredict(mof1, terms = c("visits", "age", "logExposure"))
# for sjPlot
plot_model(mof1, type = "pred", terms = c("visits", "age", "logExposure"))
我想知道是否有人知道 sjPlot 是否可以用于具有偏移项的泊松模型。我试图这样做,但收到一条消息,说找不到抵消项的名称。
如有任何帮助,我们将不胜感激! M
好的,错误消息是因为模型框架中的列名仍然是offset(logExposure)
,而函数搜索清理后的变量名logExposure
。
清洁是通过调用 sjstats::var_names()
完成的,所以我在那里解决了这个问题。我没有可重现的示例,所以我检查了自己的模型,问题得到解决 - 希望这也适用于您的用例。
你应该更新 sjstats from GitHub (devtools::install_github("strengejacke/sjstats")
),然后是 ggeffects 和 sjPlot 应该可以工作(如果你有来自 CRAN 的最新包版本,并使用来自 sjPlot 的 plot_model()
)。
如果变量名为 logExposure
,您的调用将如下所示:
# for ggeffects
ggpredict(mof1, terms = c("visits", "age", "logExposure"))
# for sjPlot
plot_model(mof1, type = "pred", terms = c("visits", "age", "logExposure"))