将混合模型的预测绘制为 R 中的一条线

Question

我正在尝试在下面绘制我的混合模型的预测 (predict())，这样我就可以在下面的一条线上获得我在概念上想要的图。

我尝试绘制模型的预测图，但没有达到我想要的效果。有没有更好的方法来定义 predict() 以便我可以实现我想要的情节？

library(lme4)

dat3 <- read.csv('https://raw.githubusercontent.com/rnorouzian/e/master/dat3.csv')

m4 <- lmer(math~pc1+pc2+discon+(pc1+pc2+discon|id), data=dat3)

newdata <- with(dat3, expand.grid(pc1=unique(pc1), pc2=unique(pc2), discon=unique(discon)))

y <- predict(m4, newdata=newdata, re.form=NA)

plot(newdata$pc1+newdata$pc2, y)

Answer 1

正如 Magnus Nordmo 所建议的那样，使用 sjPlot 这非常简单，它为这些类型的绘图提供了一些预定义的函数。

library(lme4)

dat3 <- read.csv('https://raw.githubusercontent.com/rnorouzian/e/master/dat3.csv')

m4 <- lmer(math~pc1+pc2+discon+(pc1+pc2+discon|id), data=dat3)

plot_model(m4, type = 'pred', terms = c('pc1', 'pc2'),
           ci.lvl = 0)

结果如下。

此图旨在包含 terms 中第二项在 pc1 和 pred 轴上的不同分位数。您可以拆分这些图并使用 patchwork 组合它们，并且可以通过在 terms 中的术语后使用方括号来更改间隔（例如 pc1 [-10:1] 表示 -10 和 1 之间的间隔）。

Answer 2

更多 sjPlot。请参阅参数 grid 以将多个预测变量包含在一个图中。

library(lme4)
library(sjPlot)
library(patchwork)

dat3 <- read.csv('https://raw.githubusercontent.com/rnorouzian/e/master/dat3.csv')

m4 <- lmer(math~pc1+pc2+discon+(pc1+pc2+discon|id), data=dat3) # Does not converge

m4 <- lmer(math~pc1+pc2+discon+(1|id), data=dat3) # Converges

# To remove discon
a <- plot_model(m4,type = 'pred')[[1]]
b <- plot_model(m4,type = 'pred',title = '')[[2]]

a + b

编辑 1：我在删除 sjPlot 框架中的 dropcon 术语时遇到了一些问题。我放弃了，又回到了 patchwork。我相信丹尼尔会知道正确的方法。

将混合模型的预测绘制为 R 中的一条线

Plotting the predictions of a mixed model as a line in R

r

plot

regression

lme4

mixed-models