R 多元线性回归：用置信区间绘制一条直线

我的问题是：

1）我运行了一个多元线性回归：假设如下：

lm(attitude~quality+price+location+Income)

我主要关注态度和质量之间的关系，其他变量都是控制变量

2）然后我想在态度和质量之间做一个散点图。这很容易：

Q <-ggplot(data=data, aes(x=quality, y=attitude)) 
Q + geom_point(size = 1)

---

Q如我所知，如果你想看到b1，你应该绘制偏回归图

在这种情况下,

回归每个变量的态度，除了质量
对其他预测值进行回归
质量
绘制这些配合的剩余值：

X <-
  data_frame(
    x = lm(quality ~.-attitude, data = data)$resid,
    y = lm(attitude ~ .-quality, data = data)$resid
  )
X %>%
  ggplot(aes(x, y)) +
  geom_smooth(method = "lm")

X%
ggplot（aes（x，y））+
几何光滑（方法=“lm”）

这条线可能与b1相同，但不是x，y点。
也许
sjPlot
软件包有一些方便的功能：欢迎使用StackOverflow！请阅读相关信息以及如何给出建议。这将使其他人更容易帮助您。这提供了所需的确切代码，但它涉及的是glm而不是lm，所以我要说的是足够接近一个副本？您好（1）感谢zx8754的编辑。（2） 谢谢Axeman的链接和评论，但是我不能很好地理解他们的问题和代码。（3） 谢谢Henrik的链接。sjPlot工作正常，我编写了以下代码：plot_model（fit，type=“pred”，terms=“quality”，show.data=TRUE）。我有一个问题：是否可以添加一个层来使用geom_标签_repel，因为我想在散点图上显示点的标签。plot_模型似乎不允许添加此层：geom_label_repel（aes（x=质量，y=态度，label=区域）），即使我可以在ggplots中添加。@如果您“只”想获取相关数据，然后自己自定义绘图，请查看相关包。
g <- g + geom_smooth(data=data, aes(x=quality, y=attitude, ymin=lcl, ymax=ucl))

X <-
  data_frame(
    x = lm(quality ~.-attitude, data = data)$resid,
    y = lm(attitude ~ .-quality, data = data)$resid
  )
X %>%
  ggplot(aes(x, y)) +
  geom_smooth(method = "lm")