特定因子的提取模型

Question

假设我符合以下fit = lm(Y ~ X + Dummy1 + Dummy2)

的模型

如何提取特定虚拟变量的回归？

我希望做以下的事情来绘制所有的回归：

plot(...)
abline(extracted.lm.dummy1)
abline(extracted.lm.dummy2)

Answer 1

我会查看sjPlot包。 sjp.lm Here is the documentation，可用于以各种方式显示线性模型。该软件包还有一些很好的工具，可用于模型的表格摘要。

一个例子：

library(sjPlot)
library(dplyr)

# add a second categorical variable to the iris dataset
# then generate a linear model
set.seed(123)
fit <- iris %>% 
  mutate(Category = factor(sample(c("A", "B"), 150, replace = TRUE))) %>%
  lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width + Species + Category, data = .)

不同类型的情节包括：

边际效应图，可能最接近你想要的

sjp.lm(fit, type = "eff", vars = c("Category", "Species"))

“森林情节”（β系数+置信区间）

sjp.lm(fit)