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effects

*disclaimer
603076

R

effects


 基本的な使い方

効果のあるものすべて allEffects

plot(allEffects(model))

plot(allEffects(model), multiline=T)
  • 複数の線を重ねて描く

plot(allEffects(model), multiline=T, confint = list(style = "auto"))

 発展

予測変数の効果の可視化

  • 出来上がったモデルにおいて、特定の説明変数がどのように結果を予測するかを可視化
plot(predictorEffects(model))

plot(predictorEffects(model), multiline=T)
  • 複数の線を重ねて描く


条件のレベルの設定 xlevels=list(変数=c())

plot(predictorEffects(モデル, xlevels=list(変数=c(3, 5, 10, 15, 20))))

軸の工夫 axes=list()

(Predictor Effects Graphics Gallery; pp. 15-17.)

  • 説明変数が対数変換されている場合そのままだと、線がカーブする
    • x軸自体を対数変換したメモリにすれば、直線になる
x=list(変数名=list(transform=list(trans=log, inverse=exp)))
  • x軸のメモリを指定する
ticks=list(at=c(2000, 5000, 10000, 20000))
  • x軸の範囲を指定する
lim=c(1900, 21000)
  • x軸のラベルを指定する
lab="変数名, log-scale"
plot(predictorEffects(MDD.model), multiline=T, confint = list(style = "auto"),
     axes=list(
         x=list(SL=list(transform=list(trans=log, inverse=exp),
         lab="SL, log-scale",
         ticks=list(at=c(3, 5, 10, 15)),
         lim=c(2, 20)))
     ))

特定の変数の効果

plot(Effect(c("変数","変数"), model))

plot(Effect(c("変数","変数"), model), multiline=T)
  • 複数の線を重ねて描く


 参考例

https://yuzar-blog.netlify.app/posts/2021-01-01-how-to-visualize-models-their-assumptions-and-post-hocs/