R 以95%间隔绘制gls模型

我正试图以95%的置信度绘制我的gls预测值，我正在与语法作斗争

我以前使用gam模型通过以下代码实现了这一点：

m1 <- gam(Chl ~ s(IR, fx= F, k= -1, bs = "cr"))
m1pred <- predict(m1, se=T, type = "response")

plot(IR, Chl, type ="p")
I1 <- order(IR)
lines(IR[I1], m1pred$fit[I1], lty=1, col="red", lwd = 3 )
lines(IR[I1], m1pred$fit[I1]+2*m1pred$se[I1], lty=2, col = "red", lwd =2)
lines(IR[I1], m1pred$fit[I1]-2*m1pred$se[I1], lty=2, col = "red", lwd = 2)

但是我不知道如何绘制这个图，因为看起来x和y变量是不同的…有人能帮忙吗

我对R并不惊讶，所以解释越简单，我就越能从中吸取教训

提前谢谢

---

Luci

在缺乏可复制示例的情况下，我们所能做的就是猜测：尝试：

plot(IR, Chl, type ="p")
I1 <- order(IR)
lines(IR[I1], m1pred[I1 , 1], lty=1, col="blue", lwd = 3 )
lines(IR[I1], m1pred[I1 , 1]+2*m1pred[I1, "se.fit"], lty=2, col = "red", lwd =2)
lines(IR[I1], m1pred[I1 , 1]-2*m1pred[I1, "se.fit"], lty=2, col = "red", lwd = 2)

绘图（IR、Chl、type=“p”）
I1
predictSE.gls(m1s, MyX, se.fit=T)
lines(MyX$IR, predse, col="red", lwd=1)

plot(IR, Chl, type ="p")
I1 <- order(IR)
lines(IR[I1], m1pred[I1 , 1], lty=1, col="blue", lwd = 3 )
lines(IR[I1], m1pred[I1 , 1]+2*m1pred[I1, "se.fit"], lty=2, col = "red", lwd =2)
lines(IR[I1], m1pred[I1 , 1]-2*m1pred[I1, "se.fit"], lty=2, col = "red", lwd = 2)