我想获得plotmo（R）表示的概率函数的方程。这是在改变一个或两个预测变量时模型的方程，同时保持其他预测变量在平均值中恒定。我想要一种简单的方法来获得数学方程，因为必须使用不同的变量来制作许多模型。
如果我的模型是这样的：
glm(formula = pres_aus ~ pH_sp + Annual_prec + I(pH_sp^2) + I(Annual_prec^2), family = binomial(link = "logit"), data = puntos_calibrado)
我该怎么做？
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没有提供数据示例，因此没有进行任何测试，但是您不能跳过构造符号表达式并执行以下操作：
model.matrix(data.frame(one=1, dat) ) %*% coef(mdl.fit)
# where mdl.fit is returned from glm()
在某种意义上，这是公式的R矩阵表示：sum（beta_i * X_1）。如果要为特定列指定平均值，则只需将该数据帧拉开，并仅使用其中的一部分进行计算。所以对于平均值的第一列：
model.matrix(data.frame(one=1, mn1 =mean(dat[[1]]), dat[-1]) ) %*%
coef(mdl.fit)