<div dir="ltr">Estimados amigos y expertos del R, <div><br></div><div>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. </div><div><br></div><div>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.  </div><div><br></div><div>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. </div><div><br></div><div>Saludos!</div><div><br></div><div><br></div><div>PS: Adjunto el set de datos porque es muy largo</div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div><div><div>#####Este es el script</div><div><br></div><div>todoslosdatos = read.table("TODOS POLIOSTOMA.txt", header=T)</div><div><br></div><div>Exposición1=factor(todoslosdatos$Exposición)</div><div><br></div><div>str(todoslosdatos)</div><div><br></div><div>attach(todoslosdatos)</div><div><br></div><div>names(todoslosdatos)</div></div><div><br></div><div>glm6=glm(Consumo1 ~ I(1/Densidad) +Exposición1 + Presa, family = Gamma)</div><div><br></div><div>summary(glm6)</div><div><br></div><div>par(mfrow=c(2,2))</div><div><br></div><div>plot(glm6)</div><div><br></div><div>anova(glm6,test="Chisq")</div><div><br></div><div>summary(glm6)</div><div><br></div><div>library(multcomp)</div><div><br></div><div>compexp <- glht(glm6, mcp(Exposición1 = "Tukey", covariate_average = TRUE))</div><div><br></div><div>summary(compexp)</div><div><br></div><div>plot(Densidad,Consumo1,type="n")</div><div><br></div></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div></div>