R
!!!effects
{{outline}}
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!!基本的な使い方
!効果のあるものすべて　allEffects
 plot(allEffects(model))

 plot(allEffects(model), multiline=T)
*複数の線を重ねて描く

 plot(allEffects(model), multiline=T, confint = list(style = "auto"))
*信頼区間も加える（, confint = list(style = "auto"）

 plot(allEffects(model),
     multiline=T,
     confint = list(style = "auto"),
     colors= c("black", "gray"))
* 白黒にする colors= c("black", "gray")
!!発展
!予測変数の効果の可視化
*出来上がったモデルにおいて、特定の説明変数がどのように結果を予測するかを可視化
 plot(predictorEffects(model))

 plot(predictorEffects(model), multiline=T)
*複数の線を重ねて描く


!条件のレベルの設定 xlevels=list(変数=c())
 plot(predictorEffects(モデル, xlevels=list(変数=c(3, 5, 10, 15, 20))))
!軸の工夫　axes=list()
(Predictor Effects Graphics Gallery; pp. 15-17.)
* 説明変数が対数変換されている場合そのままだと、線がカーブする
** x軸自体を対数変換したメモリにすれば、直線になる
 x=list(変数名=list(transform=list(trans=log, inverse=exp)))
* x軸のメモリを指定する
 ticks=list(at=c(2000, 5000, 10000, 20000))
* x軸の範囲を指定する
 lim=c(1900, 21000)
* x軸のラベルを指定する
 lab="変数名, log-scale"
{{pre
plot(predictorEffects(MDD.model), multiline=T, confint = list(style = "auto"),
     axes=list(
         x=list(SL=list(transform=list(trans=log, inverse=exp),
         lab="SL, log-scale",
         ticks=list(at=c(3, 5, 10, 15)),
         lim=c(2, 20)))
     ))
}}
{{ref_image MDD_SL_predictorEffects.png}}

!特定の変数の効果
 plot(Effect(c("変数","変数"), model))

 plot(Effect(c("変数","変数"), model), multiline=T)
*複数の線を重ねて描く


! 要因がたくさんある場合に、X軸に来る要因を指定する
{{pre

```{r}
effects <- allEffects(モデル)
plot(effects, x.var="X軸にしたい要因", multiline=T, confint = list(style = "auto"))
```
}}
!!参考例
https://yuzar-blog.netlify.app/posts/2021-01-01-how-to-visualize-models-their-assumptions-and-post-hocs/