Hola.
Prueba con el "en�simo" paquete de R , effects, algo asi.
library(effects)
efectos <- allEffects(glm6)
plot(efectos)
Saludos
El 06/08/15 a las 09:09, Luis Fernando Garc�a escribi�:
> Estimados amigos y expertos del R,
>
> 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 est�n
> expuestos o no expuestos a un qu�mico sobre tres tipos de presa. Por
> definici�n, deb�a ajustar los datos a un glm con distribuci�n gama.
>
> Las gr�ficas pueden ser 1) dos gr�ficos correspondientes a expuesto o
> no expuesto ( representado con 0 y 1) y cada uno con tres l�neas
> (correspondientes a tres presas) o 2) realizar tres gr�ficos
> (correspondientes a cada tipo de presa), con dos l�neas (expuesto vs
> no expuesto). Las l�neas deber�an ser generadas empleando la funci�n
> predict.
>
> Para graficar estaba pensando dividir los datos con subset y ajustar
> un modelo para poder graficar cada l�nea pero no se si sea v�lido. La
> otra opci�n es graficar los datos como les mencion� anteriormente a
> partir del primer modelo, pero no he encontrado nada de informaci�n al
> respecto. Si alguno pudiera proveerme alguna colaboraci�n o sabe donde
> puedo encontrar informaci�n sobre como hacer este tipo de gr�fico
> estar�a muy agradecido.
>
> Saludos!
>
>
> PS: Adjunto el set de datos porque es muy largo
>
>
>
> #####Este es el script
>
> todoslosdatos = read.table("TODOS POLIOSTOMA.txt", header=T)
>
> Exposici�n1=factor(todoslosdatos$Exposici�n)
>
> str(todoslosdatos)
>
> attach(todoslosdatos)
>
> names(todoslosdatos)
>
> glm6=glm(Consumo1 ~ I(1/Densidad) +Exposici�n1 + Presa, family = Gamma)
>
> summary(glm6)
>
> par(mfrow=c(2,2))
>
> plot(glm6)
>
> anova(glm6,test="Chisq")
>
> summary(glm6)
>
> library(multcomp)
>
> compexp <- glht(glm6, mcp(Exposici�n1 = "Tukey", covariate_average =
> TRUE))
>
> summary(compexp)
>
> plot(Densidad,Consumo1,type="n")
>
>
>
>
>
>
>
>
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