<div dir="ltr">O problema está na linha<div><br></div><div> ggplot(mapping=aes(x=type, y=value, color = Gender2)) +<br></div><div><br></div><div>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.</div><div><br></div><div>df3 %>%<br> tidyr::gather(type, value, Consumption) %>%<br> ggplot(mapping=aes(x=Income, y=value, color = Gender2)) +<br> geom_smooth(mapping=aes(ymin = lcl, ymax = ucl), stat = "identity", colour = "black") +<br> geom_point(df,mapping=aes(x=Income, y=Consumption, color = Gender2), size = 2) +<br> geom_line(mapping=aes(x=Income, y=pred), colour = "black")<br></div><div><br></div><div>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.</div><div><br></div><div>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.</div><div><br></div><div>Atenciosamente,<br clear="all"><div><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr">--</div><div dir="ltr"><div dir="ltr">Marcus Nunes</div><div dir="ltr">Professor Adjunto</div><div dir="ltr">Universidade Federal do Rio Grande do Norte</div><div dir="ltr">Centro de Ciências Exatas e da Terra</div><div dir="ltr">Departamento de Estatística</div><div dir="ltr">Laboratório de Estatística Aplicada</div><div dir="ltr"><a href="mailto:marcus@marcusnunes.me" target="_blank">marcus@marcusnunes.me</a></div><div dir="ltr"><a href="https://marcusnunes.me/" target="_blank">https://marcusnunes.me/</a></div><div dir="ltr"><a href="http://shiny.estatistica.ccet.ufrn.br" target="_blank">http://shiny.estatistica.ccet.ufrn.br</a></div><div dir="ltr"><br></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div><br></div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Wed, Jun 19, 2019 at 11:45 AM ASANTOS por (R-br) <<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">Prezados Membros,<br>
<br>
Estou tentando plotar sem sucesso o intervalo em um modelo GLM de <br>
Poisson onde fiz a junção de níveis para a variável categórica Gender. <br>
Alguém baseado no CRM abaixo poderia dar uma luz?<br>
<br>
#Pacotes<br>
library(ggplot2)<br>
library(dplyr)<br>
library(tidyverse)<br>
<br>
#Dados inventados com uma variável resposta (Consumption) e duas <br>
explicativas, sendo uma categórica e outra quali<br>
Consumption <- c(501, 502, 503, 504, 26, 27, 50, 56, 63, 60, 72, 93, 78, <br>
43, 59, 70, 53, 80)<br>
Gender <- gl(n = 3, k = 6, length = 3*6, labels = c("Male", <br>
"Female","hermaphrodite"), ordered = FALSE)<br>
Income <- c(5010, 5020, 5030, 5040, 260, 270, 550, 560, 680, 690, 720, <br>
550, 560, 680, 690, 720,500,512)<br>
df3 <- data.frame(Consumption, Gender, Income)<br>
df3<br>
<br>
# GLM de Poisson<br>
fm1 <- glm(Consumption~Gender+Income, data=df3, family=poisson)<br>
summary(fm1)<br>
<br>
# ANOVA do modelo ajustado<br>
anova(fm1,test="Chi")<br>
<br>
#Comparo a variável Gender<br>
sort(tapply(df3$Consumption,df3$Gender,mean))<br>
Gender2<-df3$Gender<br>
levels(Gender2)<br>
levels(Gender2)[2]<-"Fem_Her"<br>
levels(Gender2)[3]<-"Fem_Her"<br>
levels(Gender2)<br>
fm2<-glm(Consumption~Gender2+Income, data=df3, family=poisson)<br>
anova(fm1,fm2,test="Chi")<br>
# 0.7824 Female/Hermaphrodite são iguais então eu junto<br>
<br>
#Faço a predição sobre o modelo final e dos intervalos de confiança<br>
<br>
pred <- predict(fm2, type="response", se.fit = TRUE)<br>
df3 = cbind(df3, pred = pred$fit)<br>
df3 = cbind(df3, se = pred$se.fit)<br>
df3 = cbind(df3, ucl=df3$pred + 1.96*df3$se)<br>
df3 = cbind(df3, lcl=df3$pred - 1.96*df3$se)<br>
df3 = cbind(df3, Gender2)<br>
<br>
df<-df3 %>%<br>
dplyr::group_by(Income, Gender2) %>%<br>
dplyr::summarize(Consumption = mean(Consumption, na.rm = TRUE))<br>
df<-as.data.frame(df)<br>
<br>
#Faço o plot usando o ggplot2<br>
df3 %>%<br>
tidyr::gather(type, value, Consumption) %>%<br>
ggplot(mapping=aes(x=type, y=value, color = Gender2)) +<br>
geom_smooth(mapping=aes(ymin = lcl, ymax = ucl), stat = <br>
"identity") +<br>
geom_point(df,mapping=aes(x=Income, y=Consumption, color = Gender2)) +<br>
geom_line(mapping=aes(x=Income, y=pred))<br>
<br>
#<br>
<br>
Obrigado,<br>
<br>
Alexandre<br>
<br>
-- <br>
======================================================================<br>
Alexandre dos Santos<br>
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