如何在同一地块中从不同的模型中绘制地块估计

Question

我给两种不同的药物做了线性混合效应。我用对比语句来确定时间的影响。

我试图在一幅图中绘制来自不同模型的估计值。这是模型1的输出。

confint(model1) 
  Estimate       lwr      upr
1 == 0 2.969735 -1.846697 5.786166
2 == 0 4.163577  0.646791 5.680363
3 == 0 2.193842 -3.377740 5.765425

模型2的输出

Linear Hypotheses:
       Estimate lwr     upr    
1 == 0 65.0877  60.5934 65.5820
2 == 0 65.8362  62.9191 65.7532
3 == 0  0.9484  -4.6095  6.1064

我试图在一幅图中绘制模型1(3 == 0 2.193842 -3.377740 5.765425)和模型2(3 == 0 0.9484 -4.6095 6.1064)的估计值和CI值，你怎么能这样做呢？

Answer 1

@ do _的答案很好，您可以更轻松地使用dotwhisker包(尽管在需要更多控制的情况下了解手动tidy+组合是很好的)。

建立模型：

library(lme4)
m1 <- lmer(Reaction~Days+(Days|Subject),sleepstudy)
m2 <- update(m1, . ~ . + I(Days^2))

情节：

library(broom.mixed)
library(dotwhisker)
dwplot(list(m1,m2),effects="fixed")

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Answer 2

尚不清楚您要创建的模型对象的类型。

我建议使用扫帚包创建一个估计数据框架，并将这些数据绑定在一起。

library(tidyverse)

lm1 <- lm(mpg ~ disp + hp, data = mtcars)

lm2 <- lm(Sepal.Length ~ Petal.Width + Species, data = iris)

bind_rows(
  broom::tidy(lm1),
  broom::tidy(lm2)
) %>% 
  ggplot(aes(x = term, y = estimate)) +
  geom_point() +
  coord_flip()