包括从ggplot2的betabin函数获得的模型参数

Question

使用贝比分布数据，我创建了一个针对环境因子Mean_pH的植物覆盖率（y）预测模型。

library(aod)
cover.betabi <- betabin(cbind(q, x - q) ~ pH, ~ 1, link = "logit", data = trial)

在这里，y是给定位置的覆盖率（％），n是可能的最高覆盖率（始终为1），pH是我要解释数据的环境因素。 betabi函数是软件包aod的一部分。

我还要绘制我的结果，可以使用：

plot(I(trial$q) ~ trial$pH, xlab = "Mean pH", ylab = "Cover")
points(trial$pH, predict(cover.betabi), col = 2)
lines(trial$pH, predict(cover.betabi), col = "blue")

但是我希望能够在ggplot2中绘制我的结果，以使其与我的其他绘制相吻合。在this entry之后，我尝试从Betabin对象中提取值。但是，然后我意识到我的Betabin是glimML类型的，而不是lm。在此之前，我还没有使用过betabin对象，并且想知道是否有人知道如何从betabin glimML中提取足够的信息以生成具有趋势线和置信度/预测带的ggplot？

我模拟了一些数据，其中q是二项分布的：

q <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0.12,0.45,0.19,0.97, 0.86, 0.06, 0.18)
x <- runif(40, 1, 1)
pH <- runif(40, 1.00, 14.00)
trial <- data.frame(q,x,pH)