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plot_relative_evidence | R Documentation |
Produce la matrice grafica con le evidenze relative a coppie di un set di modelli.
plot_relative_evidence( weights, labels = NULL, log = TRUE,
ordered = TRUE,
textsize = 12, angle = 0, U = c(0,0,0,0),
return_table = FALSE, short.names = FALSE )
weights |
vettore con gli Akaike Weights, meglio se gli elementi del vettore hanno i nomi dei modelli (vedi esempio). |
labels |
vettore (opzionale) con i nomi dei modelli da cui sono stati ricavati i weights. |
log |
logico, se posto a |
ordered |
logico, se posto a |
textsize |
dimensione del testo. |
angle |
valore numerico, indica l'angolo delle etichette sulla matrice grafica. |
U |
vettore numerico, indica i margini (superiore, destro, inferiore e sinistro) della figura in cm. |
return_table |
logico, se posto a |
short.names |
logico, se posto a |
Restituisce un grafico con una matrice quadrata di dimensione length(weights)
\times
length(weights)
. Ogni cella della matrice rappresenta il rapporto w_i/w_j
oppure, se log = TRUE
, il log-rapporto log(w_i/w_j)
, in cui w_i
è il weight
del modello sulla riga e w_j
il modello sulla colonna.
La funzione richiede il pacchetto grafico ggplot2
ed il pacchetto reshape
.
Massimiliano Pastore
Burnham, K. P., Anderson, D. R., & Huyvaert, K. P. (2011). AIC model selection and multimodel inference in behavioral ecology: some background, observations, and comparisons. Behavioral Ecology and Sociobiology, 65 (1), 23–35.
McElreath, R. (2016). Statistical Rethinking: A Bayesian Course with Examples in R and Stan. CRC Press: Boca Raton, FL.
Wagenmakers, E.-J., & Farrell, S. (2004). AIC model selection using Akaike weights. Psychonomic bulletin & review, 11 (1), 192–196.
weights <- c(0.24, 0.46, 0.20, 0.10)
names(weights) <- c("M1", "M2", "M3", "M4")
plot_relative_evidence(weights, log = FALSE)
###
data(kidiq)
m0 <- lm(kid_score ~ 1, data = kidiq)
m1 <- lm(kid_score ~ mom_hs, data = kidiq)
m2 <- lm(kid_score ~ mom_iq, data = kidiq)
m3 <- lm(kid_score ~ mom_iq + mom_hs, data = kidiq)
m4 <- lm(kid_score ~ mom_iq * mom_hs, data = kidiq)
TAB <- AIC(m0,m1,m2,m3,m4)
weights <- akaike_weights(TAB[,"AIC"])$w
plot_relative_evidence(weights, labels = c("m0","m1","m2","m3","m4"))
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