在ggplot2 r中绘制GLM模型

对于这个显而易见的问题，我深表歉意，但以防有一个简单的答案！以下是我的数据的示例：

DATA <- data.frame(
TotalAbund = sample(1:10),
TotalHab = sample(0:1),
TotalInv = sample(c("yes", "no"), 20, replace = TRUE)
)
DATA$TotalHab<-as.factor(DATA$TotalHab)
DATA

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有没有一种方法也可以用ggplot实现这一点？谢谢

您可以这样做：

创建一个“预测框”，其中包含您想要预测的相关值（如果您有一个连续的预测器，则包含均匀分布的值可能更有意义，例如

seq（min（cont\u pred）、max（cont\u pred）、length=51）

）

将图层添加到图形中。唯一令人讨厌的是使用手动调整宽度的

position\u dodge

，以匹配条的宽度。。。（我在这里假设您已将现有绘图保存为

gg1

。）

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ggplot2

使用数据帧，而不是

glm

对象。因此，不，不能直接复制以

glm

对象作为输入的绘图。但是，通过一些简单的数据操作，您可以轻松地在ggplot中执行任何您想要的操作。注意，请提供所需的outputHi Alex，我在上面添加了一个最小的数据集。我第一次尝试这样做，所以希望它能起作用：）太好了，似乎已经起作用了。我使用的是对数线性模型，是否可以变换y轴以显示指数值？我如何在这些点上包含95%的置信区间？对不起，所有的问题。我只是不熟悉这种绘图方式，所以觉得很困惑。谢谢你的帮助！您可能应该问另一个问题，链接到此问题。。。一些提示（如果你想自己解决）；有关y轴缩放的一种方法，请参见

scale\u y\u log10（）；对于CI，请尝试
？predict.lm
并查找“interval”参数。。。
p <- ggplot(DATA, aes(x=factor(TotalInv), y=TotalAbund,colour=TotalHab))
p + geom_boxplot() + geom_jitter()

MOD.1<-glm(TotalAbund~TotalInv+TotalHab, data=DATA)

visreg(MOD.1)

pframe <- with(DATA,
       expand.grid(TotalInv=unique(TotalInv),
                   TotalHab=unique(TotalHab)))

pframe$TotalAbund <- predict(MOD.1,newdata=pframe)

gg1 + geom_point(data=pframe,size=8,shape=16,alpha=0.7,
              position=position_dodge(width=0.75))