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ggeffects

*disclaimer
704956

[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)


 References