Question

由于previous answer，我使用lme4进行了回归。现在我对每个状态都有一个回归拟合，我想用格子来绘制每个州的QQ图。我还想以格子格式绘制每个状态的误差图。如何使用lme4回归的结果制作格子图？

下面是一个使用两种状态的简单样本（是的，我喜欢很好的头韵）。我想制作一个由物体配合制成的两个面板格子。

library(lme4)
d <- data.frame(state=rep(c('NY', 'CA'), c(10, 10)), year=rep(1:10, 2), response=c(rnorm(10), rnorm(10)))
fits <- lmList(response ~ year | state, data=d)

Answer 1

我建议使用更通用的plyr包，而不是使用lmList。

library(plyr)

d <- data.frame(
 state = rep(c('NY', 'CA'), c(10, 10)), 
 year = rep(1:10, 2), 
 response = c(rnorm(10), rnorm(10))
)

# Create a list of models
# dlply = data frame -> list
models <- dlply(d, ~ state, function(df) { 
  lm(response ~ year, data = df)
})

# Extract the coefficients in a useful form
# ldply = list -> data frame
ldply(models, coef)

# We can get the predictions in a similar way, but we need
# to cast to a data frame so the numbers come out as rows,
# not columns.
predictions <- ldply(models, as.data.frame(predict))

predictions是一个常规的R数据框，因此很容易绘制。

Answer 2

我不确定你能否轻易将它变成格子。你在fits中拥有的是一个S4对象，其中包含一个带有标准 lm对象列表的.Data插槽：

R> class(fits)
[1] "lmList"
attr(,"package")
[1] "lme4"
R> class(fits@.Data)
[1] "list"
R> class(fits@.Data[[1]])
[1] "lm"
R> op <- par(mfrow=c(2,4))
R> invisible(lapply(fits@.Data, plot))

最后一个图只是简单地为lm个对象绘制两次标准2x2图，对于拟合对象列表的每个元素一次。使用which plot参数选择这些参数的子集或其他回归诊断。

如果你真的想要lattice预测与实际的关系图，你可能需要对此进行编程。

Answer 3

我在使用lme4 :: lmList时遇到了一些麻烦。例如，摘要似乎不起作用。因此，你可能会遇到一些问题。

所以即使我使用lmer而不是lme，我也明确地调用了nlme :: lmList。然后总结等将起作用。

使用Lattice（或其他）绘制R中lme4的回归结果

3 个答案: