在R中的三维图形中绘制具有交互的回归曲面

使用

car:：scatter3d（）

，我试图创建一个具有回归曲面的三维图形，该曲面指示分类变量和连续变量之间的交互作用。部分遵循代码，我得到了下图

这个数字显然是错误的，因为回归曲面没有达到分类变量的某个值。问题可能在于使用了

rgl:：persp3d（）

（下面代码的最后一块），但我无法确定我到底做错了什么。有人能告诉我我遗漏了什么以及如何解决问题吗

library(rgl)
library(car)
n <- 100
set.seed(1)
x <- runif(n, 0, 10)
set.seed(1)
z <- sample(c(0, 1), n, replace = TRUE)
set.seed(1)
y <- 0.5 * x + 0.1 * z + 0.3 * x * z + rnorm(n, sd = 1.5)
d <- data.frame(x, z, y)
scatter3d(y ~ x + z, data = d, 
  xlab = "continuous", zlab = "categorical", ylab = "outcome",
  residuals = FALSE, surface = FALSE
)

d2 <- d
d2$x <- d$x / (max(d$x) - min(d$x))
d2$y <- d$y / (max(d$y) - min(d$y))
mod <- lm(y ~ x * z, data = d2)
grd <- expand.grid(x = unique(d2$x), z = unique(d2$z))
grd$pred <- predict(mod, newdata = grd)
grd <- grd[order(grd$z, grd$x), ]

# The problem is likely to lie somewhere below.
persp3d(x = unique(grd$x), y = unique(grd$z), 
  z = matrix(grd$pred, length(unique(grd$z)), length(unique(grd$x))), 
  alpha = 0.5,
  col = "blue",
  add = TRUE,
  xlab = "", ylab = "", zlab = ""
)

库（rgl）
图书馆（汽车）
n如果
z
是一个因子，那么根据定义，它只能取值
0
和
1
；介于0和1之间的值没有意义。因此，没有3D曲面，有两条曲线：当z=0时y vs x，当z=1时y vs x。我想证明，作为自变量的因子只是连续变量回归建模的一个特例，为此，我认为有这样一个图可能会有所帮助（因为我用了一个类似的连续变量的数字）。但你是对的，曲面的大部分是没有意义的，绘制曲面可能会产生误导…也许解决了你的问题？我想只有
z
的公式会改变。。。