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 marcus@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> 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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