*disclaimer
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[R]
ggeffects
GLMM でできたモデルに基づき、予測をして、その効果を視覚化
モデルを、modelとすると、
モデルの予測を、model.predictとして、ggpredict()を使う
model.predict <- ggpredict(model, terms="X軸の説明変数")
- 説明変数が複数ある場合は terms=c("説明変数１", "説明変数２")とする
model.predict <- ggpredict(model, terms=c("説明変数１", "説明変数２"))
- ランダム効果を含むモデルの場合
- ランダム効果の分散を考慮する場合、type = "re" オプションをつける（信頼区間が広くなる）
model.predict <- ggpredict(model, terms="X軸の説明変数",type = "re")
- ランダム効果の分散を考慮しない場合、terms = "fe" オプションをつける
model.predict <- ggpredict(model, terms="X軸の説明変数",type = "fe")
プロット
- ggpredict()で作ったモデル予測をプロットする
plot(model.predict)
- オプション
- show_data=T で元のデータの分布をプロット
- limit_range=T で元のデータのある範囲のみ予測をプロット
- jitter=T で重なるデータポイントをズラして表示
- colors="bw" で白黒に
Reference
https://strengejacke.github.io/ggeffects/reference/plot.html
- それぞれデータのある範囲だけを分けてプロットした例
predict.mdder <- ggpredict(mdd.glmer, terms=c("month","year"), type = "fe")
plot(predict.mdder, limit_range=T)
https://sugiura-ken.org/wiki/