[R-br] Problema para plotar intervalo de confiança no ggplot2 para modelo GLM de Poisson com junção de níveis

[ASANTOS]

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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