R：绘制多元回归的预测结果

Question

我想观察治疗变量对我的结果Y的影响。我做了多元回归：fit <- lm (Y ~ x1 + x2 + x3)。 x1是治疗变量，x2，x3是控制变量。我使用了保留x2和x3的预测函数。我绘制了这个预测函数。

现在我想在我的情节中添加一行类似于简单的回归abline，但我不知道如何做到这一点。

我认为我必须使用行（x，y），其中y = predict和x是我的变量x1的值序列。但是R告诉我y和x的长度不同。

Answer 1

我认为您正在寻找termplot：

## simulate some data
set.seed(0)
x1 <- runif(100)
x2 <- runif(100)
x3 <- runif(100)
y <- cbind(1,x1,x2,x3) %*% runif(4) + rnorm(100, sd = 0.1)

## fit a model
fit <- lm(y ~ x1 + x2 + x3)

termplot(fit, se = TRUE, terms = "x1")

termplot使用predict.lm(, type = "terms")进行逐项预测。如果模型具有拦截（如上所述），predict.lm将使每个术语（What does predict.glm(, type=“terms”) actually do?）居中。这样，每个项在协变量的平均值上预测为0，并且平均值的标准误差为0（因此置信区间与平均线的线相交）。