为了可视化这种复杂的交互作用,我们可以使用interactions包中的interact_plot函数。 在案例中,由于我们试图同时观察wt和hp的交互作用,以及这种交互作用如何随着变速器类型(am)的不同而变化,因此我们需要稍微调整方法来适应连续变量的交互作用,并考虑am作为一个分层变量。 一种方法是分别为am的每个水平绘制交互作用图,但考...
任何帮助在改变主题和颜色的线条下面的图表。对象'p'包含所有的信息。
plot ( 0 ,main = paste (strwrap (“This is a really long title that i can not type it properly” , width = 50 ) ,collapse= “\n”)) 9 怎样将 R 的颜色同 RGB 对应起来? 参考函数 col2rgb() 10 如何调整所绘图形的大小? Windows平台下,正常情况打开绘图窗口,调整窗口大小,点击菜单直接保...
27、Tvif ti方基腥艸子gvlma包提供了对所有线性模型假设进行检验的方法检验正态性:4、qqPlot() : car包:学生化残差(studentized residual,也称学生化删除残差或折叠化残差) 例:library(car)fit <- lm(Murder Populati on + Illiteracy + In come + Frost, data = states)qqPlot(fit, labels = s(states)...
par()函数的使用。可以使用图形参数mflow=c(nrows,ncols)来创建按行填充的,行数位为rows,列数为ncols。也可以使用nflow=c(nrows,ncols)来创建按列填充的。 按行填充的示例: attach(mtcars) opar <- par(no.readonly=TRUE) par(mfrow=c(2,2)) plot(wt,mpg,main=”图1″) plot(wt,disp,main=”图...
## ✔ 2 of 3 resampling: interact_lm (13s) ## i 3 of 3 resampling: splines_lm ## ✔ 3 of 3 resampling: splines_lm (15s) # 查看模型 lm_models ## # A workflowset/tibble: 3 × 4 ## wflow_id info option result ## <chr> <list> <list> <list> ...
plot(nom,xfrac = .45) g <- lrm(y~sex+rcs(age,3)*rcs(cholesterol,3),data=d) #对胆固醇变量进行了rcs转换 nom <- nomogram(g,interact = list(age=c(20,40,60)),#列出年龄在20,40,60的情况 conf.int = F) plot(nom,col.conf = c(1,.5,.2),naxes = 7) ...
step_interact( ~ Gr_Liv_Area:starts_with("Bldg_Type_") ) #添加交互作用 创建基于自然样条变换的变量 查看Latitude变量与Sale_Price的关系 library(patchwork) library(splines) plot_smoother <- function(deg_free) { ggplot(ames_train, aes(x = Latitude, y = 10^Sale_Price)) + ...
plot(interact_1) # 所有自变量之间进行交互对y的影响 interact_all = Interaction$new(predictor) plot(interact_all) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 交互结果: 2.6 替代模型(Decision tree surrogate model) 使模型更易于解释的另一种方法是用一个更简单的模型:决策树替换黑匣子 ...
展示两因素方差分析的交互效应: par(mfrow=c(l,2)) interaction.plot(dose, supp, len, type=b, col = c(re d, blue), pch = c(16, 18), main=lnteraction between Do se and Supp1) interaction.plot(supp, dose, len, type=nbH, col=c(red, blue), pch = c(16, 18), main=Interact!