R用lm和leveragePlots绘制置信区间答案

【问题标题】：R plot confidence interval with lm and leveragePlotsR用lm和leveragePlots绘制置信区间
【发布时间】：2018-01-24 00:51:10
【问题描述】：

我正在使用 R lm() 函数进行多元线性回归

lmfit <- lm(formula = `Var1` ~
          `Var2`
        + `Var3`
        + `Var4`,
        data=df)

然后是car library中的leverPlots函数

library(car)
leveragePlots(lmfit)

这为我提供了每个 Var 的线性回归图，但我还没有找到显示置信区间的方法。你能帮忙吗？

【问题讨论】：

标签： r linear-regression

【解决方案1】：

这可能看起来像是一种非常全面的方式来做你想做的事，因为我不知道如何在leveragePlots() 中做到这一点，但在这里我使用了 ggplot2，它提供了很大的灵活性。您将需要安装所有这些软件包，您可以使用 install.packages(c('ggplot2', 'magrittr', 'gridExtra', 'purrr')) 进行操作。我在本例中使用了mtcars 数据集，因为它内置于 R 中。因此您可以按原样运行此代码并查看发生了什么。只需将mtcars 和我的变量替换为您的变量，您就应该得到您想要的。

# Load packages
library(ggplot2)
library(magrittr)
library(gridExtra)
library(purrr)

# provide the data, x variable, y variable and this function will
# create a scatterplot with a linear model fit
create_plots <- function(df, xvar, yvar) {
  if (!is.character(xvar) | !is.character(yvar)) {
    stop('xvar and yvar must but characters/strings')
  }

  plot <- df %>% 
            ggplot(aes_string(x = xvar, y = yvar)) + 
            geom_point() +
            geom_smooth(method = 'lm', se = T)
  plot
}

# map over all the variables for which you would like to create plots
graphs <- purrr::map(c('disp', 'wt'), create_plots, df = mtcars,
                     yvar = 'hp')
first_plot <- graphs[[1]] # save the results in variables
second_plot <- graphs[[2]]

grid.arrange(first_plot, second_plot) # combine the plots

【讨论】：