我想要一个函数或包来绘制具有95%置信区间的正常Q-Q图,但我没有找到GLM,只有car包中的GAM模型和响应变量。在我的示例中: #Data set example
p <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/Leprechault/PEN-533/master
我想从glm模型(家庭二项式)中绘制线条和阴影的95%置信区间带(例如使用多边形)。对于线性模型(lm),我以前已经能够绘制预测的置信区间,因为它们包括拟合,较低和较高水平参见例如此答案How to plot regression transformed back on original提前感谢您的帮助。usp=sharing代码和图在这里: # Models
hotglm=glm(hotspot~age+I(age
我正在尝试在泊松回归模型中为我的响应获得一个置信区间。以下是我的数据: X <- c(1,0,2,0,3,1,0,1,2,0)
Y <- c(16,9,17,12,22,13,8,15,19,11) 到目前为止,我所做的是:(i)读取我的数据(ii)通过泊松回归拟合Y,X作为协变量 model <- glm(Y ~ X, family = "poisson", data = mydata) (iii)使用predict() pred
我有一些观察结果,我已经用来确定基于不同浓度的化学物质的死亡率。我已经根据它们背后的观察值数量对这些速率进行了加权,并将它们拟合到glm (二项式(link=logit))模型中。我一直试图在ggplot中显示这个模型的图,包括原始观察值(大小=权重)、模型拟合线和置信区间,但没有成功。我可以得到一个简单的plot()来工作,但是我不能显示我需要的其他图形。有什么想法吗?#data:
C <-