如何從R中的線性迴歸模型呈現緩和效應時逆轉對數變換？

## load the dataset  
library(car) 
library(texreg) 
library(effects) 
library(psych) 
Prestige$lnincome <- log(Prestige$income) 
PrestigeSubset <- Prestige[!rownames(Prestige) %in% c("MINISTERS","BABYSITTERS","NEWSBOYS"), ] 

m1 <- lm(lnincome ~ prestige + women + education + type, data = PrestigeSubset) 
m2 <- lm(lnincome ~ prestige*women + education + type, data = PrestigeSubset) 
anova(m1, m2) 


# Analysis of Variance Table 
# Model 1: lnincome ~ prestige + women + education + type 
# Model 2: lnincome ~ prestige * women + education + type 
# Res.Df RSS Df Sum of Sq  F Pr(>F) 
# 1  91 4.3773       
# 2  90 4.2661 1 0.11127 2.3473 0.129 

plot(effect("prestige:women", m2), xlevels = list(women = c(0, 25, 50, 75, 97.51)), multiline = T)

如何從R中的線性迴歸模型呈現緩和效應時逆轉對數變換？

我做了第一次迴歸模型M1，然後又迴歸模型與相互作用項（婦女在該行業的職業聲望和共享）。比較這兩個模型以查看交互是否顯着（與彙總（m2）中的交互的p值相同）。這裏的情節是使用Prestige數據集（用於實踐）在職業收入對不同女性水平的職業收入的影響。想法是婦女人數少的職業會得到較少的獎勵（以引出性別平等問題）。

這裏的收入（y軸）實際上是自然對數轉換。但我想呈現原始收入。 我該怎麼做？

此外，互動術語實際上並不重要。但是當我使用原始價值收入時，這是很重要的。我知道「女性」（女性的比例）對「聲望→收入」有適度的影響。 無論如何解決不一致？

來源

2016-12-13 FinnHusky

請'dput（）'你的數據，讓您的例子可重複 –

@哈克-R的數據集是汽車包樹立了榜樣。我將更新代碼以使其具有可重現性。 – FinnHusky

我已經解決了第一個問題。添加一些參數效果功能將做到這一點。

plot(effect("prestige:women", m2, xlevels = list(women = c(0, 25, 50, 75, 97.51)), 
transformation = list(link = log, inverse = exp)), 
multiline = T, type = "response", add = T)

來源

2016-12-13 21:25:55 FinnHusky

謝謝，它工作！ – FinnHusky

如何從R中的線性迴歸模型呈現緩和效應時逆轉對數變換？

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