*disclaimer
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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"))
- 信頼区間も加える(, confint = list(style = "auto")
plot(allEffects(model), multiline=T, confint = list(style = "auto"), colors= c("black", "gray"))
- 白黒にする colors= c("black", "gray")
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
https://sugiura-ken.org/wiki/