从MuMIn model.avg()摘要中绘图的方法如下:
以下是一个示例代码,演示如何从MuMIn model.avg()摘要中绘制柱状图:
library(MuMIn)
library(ggplot2)
# 创建模型列表
model1 <- lm(y ~ x1, data = data)
model2 <- lm(y ~ x1 + x2, data = data)
model3 <- lm(y ~ x1 + x2 + x3, data = data)
models <- list(model1, model2, model3)
# 计算模型平均效应
avg <- model.avg(models)
# 提取需要绘制的数据
estimates <- avg$coefficients[, "Estimate"]
se <- avg$coefficients[, "SE"]
# 创建绘图
data <- data.frame(Model = c("Model 1", "Model 2", "Model 3"),
Estimate = estimates,
SE = se)
p <- ggplot(data, aes(x = Model, y = Estimate)) +
geom_bar(stat = "identity", fill = "blue", width = 0.5) +
geom_errorbar(aes(ymin = Estimate - SE, ymax = Estimate + SE),
width = 0.2, color = "black") +
labs(x = "Model", y = "Estimate") +
ggtitle("Model Average Effects") +
theme_minimal()
# 显示绘图
print(p)
在这个示例中,我们使用MuMIn包中的lm()函数创建了三个线性回归模型,并将它们存储在一个模型列表中。然后,我们使用model.avg()函数计算了模型平均效应,并从摘要对象中提取了需要绘制的数据。最后,我们使用ggplot2包创建了一个柱状图,显示了模型平均效应的估计值,并使用误差线表示了标准误差。
请注意,这只是一个示例代码,具体的绘图方式可以根据实际需求进行调整和修改。同时,腾讯云相关产品和产品介绍链接地址需要根据具体情况进行选择和提供。
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