[R-es] consulta graficas para GLM
Jose Luis Cañadas Reche
canadasreche en gmail.com
Jue Ago 6 11:40:46 CEST 2015
Hola.
Prueba con el "enésimo" paquete de R , effects, algo asi.
library(effects)
efectos <- allEffects(glm6)
plot(efectos)
Saludos
El 06/08/15 a las 09:09, Luis Fernando García escribió:
> Estimados amigos y expertos del R,
>
> Les escribo para hacerles una pregunta que parece un poco sencilla
> pero me ha costado mucho. Estoy tratando de graficar los datos
> correspondientes a tasas de consumo de algunos organismos cuando están
> expuestos o no expuestos a un químico sobre tres tipos de presa. Por
> definición, debía ajustar los datos a un glm con distribución gama.
>
> Las gráficas pueden ser 1) dos gráficos correspondientes a expuesto o
> no expuesto ( representado con 0 y 1) y cada uno con tres líneas
> (correspondientes a tres presas) o 2) realizar tres gráficos
> (correspondientes a cada tipo de presa), con dos líneas (expuesto vs
> no expuesto). Las líneas deberían ser generadas empleando la función
> predict.
>
> Para graficar estaba pensando dividir los datos con subset y ajustar
> un modelo para poder graficar cada línea pero no se si sea válido. La
> otra opción es graficar los datos como les mencioné anteriormente a
> partir del primer modelo, pero no he encontrado nada de información al
> respecto. Si alguno pudiera proveerme alguna colaboración o sabe donde
> puedo encontrar información sobre como hacer este tipo de gráfico
> estaría muy agradecido.
>
> Saludos!
>
>
> PS: Adjunto el set de datos porque es muy largo
>
>
>
> #####Este es el script
>
> todoslosdatos = read.table("TODOS POLIOSTOMA.txt", header=T)
>
> Exposición1=factor(todoslosdatos$Exposición)
>
> str(todoslosdatos)
>
> attach(todoslosdatos)
>
> names(todoslosdatos)
>
> glm6=glm(Consumo1 ~ I(1/Densidad) +Exposición1 + Presa, family = Gamma)
>
> summary(glm6)
>
> par(mfrow=c(2,2))
>
> plot(glm6)
>
> anova(glm6,test="Chisq")
>
> summary(glm6)
>
> library(multcomp)
>
> compexp <- glht(glm6, mcp(Exposición1 = "Tukey", covariate_average =
> TRUE))
>
> summary(compexp)
>
> plot(Densidad,Consumo1,type="n")
>
>
>
>
>
>
>
>
>
>
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