如何解决在R中保持其他变量不变之后，如何评估线性模型中两个变量的关系？
我试图通过将两个变量设置为常数来评估线性模型中两个变量之间的关系。我想看看当回归模型的其他两个变量为常数时，因变量如何随自变量的变化而变化。这是一个例子
df <- airquality
mod <- lm(Wind~Ozone+Temp + Month,data = df)
new <- data.frame(Ozone = df$Ozone,Temp = mean(df$Temp),Month = 5)
PD <-predict(mod,newdata = new)
完成此操作后，我想绘制结果，使用此代码没有用，因为它不能满足我的需求。我还能采取什么其他方法？
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
