R !!!effects {{outline}} ---- !!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" {{pre 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))) )) }} {{ref_image MDD_SL_predictorEffects.png}} !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/