R语言使用emmeans为数据集中的每个病例拟合值

zpgglvta 于 2023-03-27 发布在其他

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我尝试使用emmeans为mtcars中的每个观测值获得disp预测。我可以使用以下命令获得平均disp预测：

library(emmeans)
mod <- lm(mpg ~ disp + hp, data = mtcars)
emm <- emmeans(mod, "disp", at=list(disp=c(130,135,140)))

但是，是否有可能获得数据集中每个案例的拟合值，类似于我使用predict(mod)得到的值？
编辑：Ben Bolker建议：

nd <- expand.grid(hp = unique(mtcars$hp), disp = 130)
mean(predict(mod, newdata = nd))
23.20037

然而，这与我在emmeans中获得的平均值不匹配：

emmeans(mod, "disp", at=list(disp=130))

disp emmean    SE df lower.CL upper.CL
  130   23.1 0.928 29     21.2       25

1条答案

不如

nd <- expand.grid(hp = unique(mtcars$hp), disp = c(130,135,140))
predict(mod, newdata = nd)

？
(or如果您确实希望对每个观测进行预测，则跳过unique()，即使它们具有非唯一的hp ...）
如果您想要一个平均值与emmeans匹配的预测帧，则需要跳过unique()。如果您只想考虑disp的单个值，则不需要expand.grid：

nd <- data.frame(hp = mtcars$hp, disp = 130)
mean(predict(mod, newdata = nd))
## [1] 23.14716

与emmeans比较（转换为 Dataframe ，以便我们可以看到全分辨率）

as.data.frame(emmeans(mod, "disp", at=list(disp=130)))
 disp   emmean        SE df lower.CL upper.CL
  130 23.14716 0.9283063 29 21.24856 25.04576