繪制線性模型預測的95％置信區間時的錯誤圖表

Question

在用其置信區間繪制預測時，我需要一些幫助。 考慮以下示例

library(Hmisc)
data("mtcars") 

mfit = lm(mpg ~ vs + disp + cyl, data = mtcars)

#disp and cyl at their mean
newcar = data.frame(vs = c(0,1), disp = 230, cyl = 6.188)

pmodel <- predict(mfit, newcar, se.fit=TRUE)

當所有其他變量保持恆定（均值/模式）時，我想繪制vs （在0和1時）的效果。

為此，我在下面運行此代碼：

plot(1:2, pmodel$fit[1:2], ylim=c(0,1), pch=19, xlim=c(.5,2.5), xlab="X",
     ylab = "Predicted values", xaxt = "n", main = "Figure1")
arrows(1:2, (pmodel$fit[1:2] - 1.96 * pmodel$fit[1:2]),
       1:2, (pmodel$fit[1,1] + 1.96 * pmodel$fit[1:2]),
       length=0.05, angle=90, code=3)
axis(1, at=c(1,2), labels=c("0","1"))

我在這里做錯了什么？ 謝謝！

Answer 1

請注意，您有ylim = c(0, 1) ，這是不正確的。 在繪制置信區間時，我們必須確保ylim覆蓋CI的上下邊界。

## lower and upper bound of CI
lower <- with(pmodel, fit - 1.96 * se.fit)
upper <- with(pmodel, fit + 1.96 * se.fit)

## x-location to plot
xx <- 0:1

## set `xlim` and `ylim`
xlim <- range(xx) + c(-0.5, 0.5)  ## extends an addition 0.5 on both sides
ylim <- range(c(lower, upper))

## produce figure
plot(xx, pmodel$fit, pch = 19, xlim = xlim, ylim = ylim, xaxt = "n",
     xlab = "X", ylab = "Predicted values", main = "Figure1")
arrows(xx, lower, xx, upper, length = 0.05, angle = 90, code = 3)
axis(1, at = xx)

關於您的代碼的其他一些注釋：

• fit - 1.96 * se.fit不fit - 1.96 * fit fit - 1.96 * se.fit fit - 1.96 * fit ;
• 您可以直接在x位置0:1而不是1:2上繪制；
• 它fit[1:2]不fit[1,1] 。

Answer 2

在ggplot中：

df <- data.frame(x=1:2, pred=pmodel$fit[1:2])
df$lower <- df$pred - 1.96 * pmodel$se.fit[1:2] 
df$upper <- df$pred + 1.96 * pmodel$se.fit[1:2]
ggplot(df, aes(x, pred, group=x, col=as.factor(x))) + geom_point(size=2) + 
  geom_errorbar(aes(ymin=lower, ymax=upper), width=0.1)