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我正在做一个线性回归模型，所以现在我有

mylogit <- glm(Gender ~ Drug*Environment + Ethnicity + Age, data = mydata, family = "binomial")

性别（F/M）、药物（Y/N）、环境（H/L）都是因素，年龄是唯一的数字。

我正在尝试绘制男性比例（y 轴）与年龄（x 轴）的散点图。有四个条件，所以有四种不同的颜色/线条：

1) 药物 Y/Env H 2) 药物 N/Env H 3) 药物 N/Env L 4) 药物 Y/Env L

我试过使用

plot(effect("Gender*Drug*Environment*Age", mylogit, xlevels=list(Age=20:60)), + multiline=TRUE, rug=FALSE)

但这只是将它分成两个图表，每个图表中有两条线，并且没有在上面绘制单个数据点。

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类似于此未经测试的代码的内容。（如果您需要经过测试的代码，请提供数据。）

plot(x=seq(20, 65, by=5), predict( mlogit, 
                    newdata=data.frame(Drug="Y", Environment="H", Ethnicity="White",
                   Age=seq(20, 65, by=5) ), type="response" ) )
lines(x=seq(20, 65, by=5), predict( mlogit, 
                   newdata=data.frame(Drug="N", Environment="L", Ethnicity="White",
                   Age=seq(20, 65, by=5) ), type="response" ) )

您可以根据需要添加其他组，并注意 predict.glm 将需要 Ethnicity 变量的有效值。

于 2012-11-06T21:58:07.707 回答