我的问题与我几个小时前提出的问题有关。查看此帖子将有助于更好地理解随后的问题。
我使用一个响应变量和两个解释变量构建了一个模型,其中一个是因素。
在我的模型中,响应变量被转换了。我想在图表上显示我的变量,但我希望解释变量不被转换。此外,我想添加由我的模型给出的预测线,为此需要进行反变换!并且为了增加一些困难,我想在ggplot上完成这个过程。
我的问题是如何将@Roland's solution扩展到ggplot和多个解释变量? 以下是一个示例:
我使用一个响应变量和两个解释变量构建了一个模型,其中一个是因素。
在我的模型中,响应变量被转换了。我想在图表上显示我的变量,但我希望解释变量不被转换。此外,我想添加由我的模型给出的预测线,为此需要进行反变换!并且为了增加一些困难,我想在ggplot上完成这个过程。
我的问题是如何将@Roland's solution扩展到ggplot和多个解释变量? 以下是一个示例:
set.seed(12)
resp = (rnorm(120)+20)^3.79
expl1 = rep(c(1,2,3,4),30)
expl2 = rep(1:3,40)
df = data.frame(resp=resp,expl1=expl1,expl2=expl2)
m=lm(resp~expl1*factor(expl2), data=df)
ggplot(data=df,aes(y=resp,x=expl1,shape=factor(expl2)))+geom_point() + geom_smooth(se=F)
我希望显示预测模型的反变换后的值,而不是当前显示的线条。我可以在geom_smooth
中添加 method='lm', formula =resp~expl1*factor(expl2)
但无论我是否转换resp
,我都会遇到同样的问题。线条要么不符合因为被转换了,要么就不对应我的模型。
希望我的问题表述清楚了!感谢您的帮助!