O problema está na linha
ggplot(mapping=aes(x=type, y=value, color = Gender2)) +
Não faz muito sentido criar um gráfico de dispersão com uma variável
categórica de apenas um nível como variável preditora. Rode o código
abaixo que ele deve ficar mais próximo do desejado.
df3 %>%
tidyr::gather(type, value, Consumption) %>%
ggplot(mapping=aes(x=Income, y=value, color = Gender2)) +
geom_smooth(mapping=aes(ymin = lcl, ymax = ucl), stat = "identity",
colour = "black") +
geom_point(df,mapping=aes(x=Income, y=Consumption, color = Gender2),
size = 2) +
geom_line(mapping=aes(x=Income, y=pred), colour = "black")
Eu achei esquisito que o nível Fem_Her está muito distante do nível
Male no gráfico, mas como a income dos Male é em torno de 20 vezes a
dos Fem_Her, então o plot faz sentido.
Ah, troquei a cor da linha dos valores preditos porque ela estava
sendo confundida com alguns pontos. Talvez preto não seja a melhor
opção, então escolha uma cor que se harmonize melhor à tua paleta de
cores.
Atenciosamente,
--
Marcus Nunes
Professor Adjunto
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Centro de Ciências Exatas e da Terra
Departamento de Estatística
Laboratório de Estatística Aplicada
mar...@marcusnunes.me <mailto:mar...@marcusnunes.me>
https://marcusnunes.me/
http://shiny.estatistica.ccet.ufrn.br
On Wed, Jun 19, 2019 at 11:45 AM ASANTOS por (R-br)
<r-br@listas.c3sl.ufpr.br <mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br>> wrote:
Prezados Membros,
Estou tentando plotar sem sucesso o intervalo em um modelo GLM de
Poisson onde fiz a junção de níveis para a variável categórica
Gender.
Alguém baseado no CRM abaixo poderia dar uma luz?
#Pacotes
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(tidyverse)
#Dados inventados com uma variável resposta (Consumption) e duas
explicativas, sendo uma categórica e outra quali
Consumption <- c(501, 502, 503, 504, 26, 27, 50, 56, 63, 60, 72,
93, 78,
43, 59, 70, 53, 80)
Gender <- gl(n = 3, k = 6, length = 3*6, labels = c("Male",
"Female","hermaphrodite"), ordered = FALSE)
Income <- c(5010, 5020, 5030, 5040, 260, 270, 550, 560, 680, 690,
720,
550, 560, 680, 690, 720,500,512)
df3 <- data.frame(Consumption, Gender, Income)
df3
# GLM de Poisson
fm1 <- glm(Consumption~Gender+Income, data=df3, family=poisson)
summary(fm1)
# ANOVA do modelo ajustado
anova(fm1,test="Chi")
#Comparo a variável Gender
sort(tapply(df3$Consumption,df3$Gender,mean))
Gender2<-df3$Gender
levels(Gender2)
levels(Gender2)[2]<-"Fem_Her"
levels(Gender2)[3]<-"Fem_Her"
levels(Gender2)
fm2<-glm(Consumption~Gender2+Income, data=df3, family=poisson)
anova(fm1,fm2,test="Chi")
# 0.7824 Female/Hermaphrodite são iguais então eu junto
#Faço a predição sobre o modelo final e dos intervalos de confiança
pred <- predict(fm2, type="response", se.fit = TRUE)
df3 = cbind(df3, pred = pred$fit)
df3 = cbind(df3, se = pred$se.fit)
df3 = cbind(df3, ucl=df3$pred + 1.96*df3$se)
df3 = cbind(df3, lcl=df3$pred - 1.96*df3$se)
df3 = cbind(df3, Gender2)
df<-df3 %>%
dplyr::group_by(Income, Gender2) %>%
dplyr::summarize(Consumption = mean(Consumption, na.rm = TRUE))
df<-as.data.frame(df)
#Faço o plot usando o ggplot2
df3 %>%
tidyr::gather(type, value, Consumption) %>%
ggplot(mapping=aes(x=type, y=value, color = Gender2)) +
geom_smooth(mapping=aes(ymin = lcl, ymax = ucl), stat =
"identity") +
geom_point(df,mapping=aes(x=Income, y=Consumption, color =
Gender2)) +
geom_line(mapping=aes(x=Income, y=pred))
#
Obrigado,
Alexandre
--
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Alexandre dos Santos
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