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局Y的影响。我进行了多元回归： fit <- lm (Y ~ x1 + x2 + x3) 。 x1是治疗变量， x2 ， x3是控制变量。 我使用了x2和x3的预测函数。 我绘制了这个预测函数。

现在，我想在绘图中添加一条类似于简单回归abline的线，但是我不知道该怎么做。

我想我必须使用line（x，y），其中y = predict ， x是变量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termplot predict.lm(, type = "terms")进行termplot预测。 如果模型具有截距（如上文所述），则predict.lm将使每个术语居中（ predict.glm（，type =“ terms”）实际上会做什么？ ）。 这样，预测每个项在协变量的平均值处为0，而在平均值处的标准误为0（因此，置信区间与平均值处的线相交）。