如何从MuMIn model.avg（）摘要进行绘制

Question

bounty到期在6天内。这个问题的答案有资格获得+ 50声望赏金。Vijay Ramesh正在寻找规范答案：我需要详细的答案，该答案提供了绘制系数图的方法。

有没有一种方法可以直接从MuMIn model.avg（）中绘制带有置信带的不同变量的模型平均摘要输出。以前，我一直使用ggplot和ggpredict从实际模型中绘制项，但我一直无法找到一种方法来绘制平均模型的结果。

显然，我可以手动绘制斜率并进行截距，但是从confint（）中获得准确的置信带并进行绘制并不理想，我还没有从看起来正确的区间中获得置信带。

library(MuMIn)
#Dummy Data
a <- seq(1:5)
set.seed(1)
b <- sample(1:100,5)
c <- sample(1:100,5)
d <-sample(1:100,5)
df <- data.frame(a,b,c,d)

Dredged <- dredge(lm(a ~ b + c + d, data=df), rank=AIC)
ModelAvg <- model.avg(Dredged, subset=delta<=2)


CI <- confint(ModelAvg, full=T) # get confidence intervals
summary(ModelAvg)


#I want to be able to create a graph for each term from the averaged output with its estimate, SE, and Confidence bands


#Output - I've only left the relevant part of the output, my actual data ends up with 5 component models
#Call:
#model.avg(object = Dredged, subset = delta <= 2)
#Component models: 
#    df logLik   AIC delta weight
#12   4  -1.32 10.63  0.00   0.69
#123  5  -1.10 12.21  1.58   0.31

#Model-averaged coefficients:  
#(full average) 
#             Estimate Std. Error Adjusted SE z value Pr(>|z|)
#(Intercept)  4.933497   1.308953    7.725454   0.639    0.523
#b            0.021946   0.010320    0.048539   0.452    0.651
#c           -0.044848   0.012076    0.067954   0.660    0.509
#d           -0.002275   0.014081    0.088694   0.026    0.980

Answer 1

我不太确定我是否理解您为什么要质疑“ confint（）”输出，并且其输出的有效性实际上是与图形问题不同的问题。

要绘制系数+/- SE，可调整SE和95％CI，请尝试以下方法。该图不是最漂亮，但是可以完成工作-如果您想要更好的图表，请告诉我。我没有绘制截距图，因为在这种情况下估算值远大于系数，但是所有数据都采用易于绘制的格式。

library(MuMIn)
#Dummy Data
a <- seq(1:5)
set.seed(1)
b <- sample(1:100,5)
c <- sample(1:100,5)
d <-sample(1:100,5)
df <- data.frame(a,b,c,d)

options(na.action = "na.fail")
Dredged <- dredge(lm(a ~ b + c + d, data=df), rank=AIC)
ModelAvg <- model.avg(Dredged)
mA<-summary(ModelAvg)
df1<-as.data.frame(mA$coefmat.full)

CI <- as.data.frame(confint(ModelAvg, full=T)) # get confidence intervals
df1$CI.min <-CI$`2.5 %`
df1$CI.max <-CI$`97.5 %`
setDT(df1, keep.rownames = "coefficient") #change rownames into column
names(df1) <- gsub(" ", "", names(df1)) # remove spaces from column headers

ggplot(data=df1[2:4,], aes(x=coefficient, y=Estimate))+ #excluding intercept because estimates so much larger
  geom_point(size=10)+theme_classic(base_size = 20)+
  geom_errorbar(aes(ymin=Estimate-Std.Error, ymax=Estimate+Std.Error), colour ="red", # SE
             width=.2, lwd=3) +
  geom_errorbar(aes(ymin=Estimate-AdjustedSE, ymax=Estimate+AdjustedSE), colour="blue", #adj SE
              width=.2, lwd=2) +
  geom_errorbar(aes(ymin=CI.min, ymax=CI.max), colour="pink", # CIs
                width=.2,lwd=1) 

将产生以下图形。红色是SE，蓝色是adj。 SE和粉红色是95％CI。