绘制预期效果：从{effects}包命令中提取上限和下限

Question

我有一个逻辑回归模型，并试图获取二分式预测变量x1（即“性别”）的预测概率图。现在，有一种简单的方法，只需使用effects-package：

dat<-data.frame(
  y=round(runif(100,0,1)),
  x1=as.factor(round(runif(100,0,1))),
  x2=round(runif(100,20,80))
)

model<-glm(data=dat,
           formula=y~x1+x2, 
           family=binomial(link="logit"))

require(effects)
plot(Effect("x1",model))

这将返回：

但是，由于这不是很花哨，因此在ggplot中执行此操作会很好：是否可以从Effect("x1",model)中提取上限和下限？该命令本身仅返回一个人是男人或女人的预期效果，但不会产生95％的上下限。 ?effects中没有提及。

我需要的是这样的框架，这样我就可以让ggplot来完成工作：

x1   effect   lower   upper
1    0.39     .       .
0    0.56     .       .

Answer 1

好吧，我没想到这会那么容易。显然，在effects命令周围写summary(Effect("x1",model)) #x1 effect x1 0 1 0.5572423 0.3984501 #Lower 95 Percent Confidence Limits x1 0 1 0.4111167 0.2782799 #Upper 95 Percent Confidence Limits x1 0 1 0.6940889 0.5322441 就足够了。

     Let's Say there is 2 miles Radius define and 3 users come to that radius area so I want to show that 3 people in the list. When any users who leave radius area then it will be removed from list.

     Please help me.