负二项GLMM绘图问题：无法生成按Bioma分组的temp拟合曲线

代码存在4个核心问题： #

• 数据集名称不统一：你定义的数据集为myds，但模型拟合、绘图调用时错误使用了不存在的DataBase对象
• 美学映射位置错误：group = Bioma等分组参数没有放在aes()内部，ggplot无法识别分组规则
• 图层参数顺序错误：geom_point没有显式指定data=前缀，参数匹配错误导致观测点渲染异常
• 预测点数量不足：ggpredict默认对连续变量仅取6个离散预测点，导致二次项拟合曲线形态生硬

修正后完整可运行代码： #

# 加载依赖包
library(lme4)
library(ggplot2)
library(ggeffects)

# 读取处理数据集
myds <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/Leprechault/trash/main/my_glmm_dataset.csv")
myds <- myds[,-c(3)] 

# 拟合负二项GLMM，修正数据集引用名称
m.laden.1  <- glmer.nb(ladenant ~ Bioma +  poly(temp,2) + scale(UR) + (1 | formigueiro), data = myds)

# 生成预测值，指定temp取全部观测值作为预测点，保证曲线平滑
mydf <- ggpredict(m.laden.1, terms = c("temp [all]", "Bioma"))

# 绘图，修正美学映射和图层参数
ggplot(mydf, aes(x = x, y = predicted, color = Bioma, fill = Bioma, group = Bioma)) +
  # 叠加原始观测点
  geom_point(data = myds, aes(x = temp, y = ladenant), alpha = 0.5) +
  # 绘制分组拟合线
  geom_line(linewidth = 1) +
  # 绘制分组置信区间
  geom_ribbon(aes(ymin = conf.low, ymax = conf.high), alpha = 0.1, color = NA) +
  # 优化轴标签
  labs(x = "温度(temp)", y = "预测ladenant数量") +
  theme_bw()

效果说明： #

修正后会自动为3种Bioma生成不同颜色的二次拟合曲线和对应置信区间，二次项的倒U型曲线形态会自然平滑，同时背景叠加所有原始观测点。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Leprechault