绘制多变量GLM与响应的每个预测变量（其他预测变量保持不变）

Question

我可以绘制一个预测变量（来自mulitvariate logistic，二项式GLM）与预测的响应。我是这样做的：

m3 <- mtcars # example with mtcars
model = glm(vs~cyl+mpg+wt+disp+drat,family=binomial, data=m3)
newdata <- m3
newdata$cyl <- mean(m3$cyl)
newdata$mpg <- mean(m3$mpg)
newdata$wt <- mean(m3$wt)
newdata$disp <- mean(m3$disp)
newdata$drat <- m3$drat
newdata$vs <- predict(model, newdata = newdata, type = "response")
ggplot(newdata, aes(x = drat, y = vs)) + geom_line()

上面， drat vs vs ，所有其他预测变量保持不变。但是，我会为每个预测变量执行此操作，并且每次执行上述过程看起来都很乏味。有更聪明的方法吗？我想想象每个不同预测因子的反应，最终可能是不同的常数。

Answer 1

检查biomod2包中的response.plot2函数。它的开发是为物种分布模型创建响应曲线，但它基本上可以满足您的需求 - 它会生成一个多面板图，其中包含模型中使用的每个变量的响应。它还将数据输出到数据结构中，然后可以用于以您喜欢的任何方式进行绘图。