marginalModelPlots Fehler "brauche endlich 'xlim' Werte"

Question

Ich versuche, einige Diagnosen auf einem binären logistischen Regressionsmodell zu laufen. Genauer gesagt, plottet das marginale Modell. Leider bekomme ich immer wieder den Fehler "endlich xlim Werte". Der folgende Code reproduziert das Problem. Mein Modell enthält sowohl numerische als auch kategorische Variablen (die im Modell in Dummy-Variablen umgewandelt werden). Wie auch immer, ich weiß, dass dieser Fehler auftreten kann, wenn alle Werte NA sind, aber das ist nicht der Fall für meine Daten und ich bin mir nicht sicher, was los ist.

set.seed(020275) 
df <- data.frame(y=sample(c(0,1), 10, replace=TRUE), 
      cat=sample(c("Red", "Blue", "Green"), 10, replace=TRUE), 
      loc=sample(c("North", "South", "East", "West"), 10, replace=TRUE), 
      count=runif(10, 0, 10), 
      stringsAsFactors = FALSE) 

glmModel <- glm(y ~ cat + loc + count, family=binomial(), data=df) 
glmModel 

library(car) 
marginalModelPlots(glmModel) 

bekomme ich folgende Fehlermeldung:

Error in plot.window(...) : need finite 'xlim' values 
In addition: Warning messages: 
1: In xy.coords(x, y, xlabel, ylabel, log) : NAs introduced by coercion 
2: In min(x) : no non-missing arguments to min; returning Inf 
3: In max(x) : no non-missing arguments to max; returning -Inf 

der Suche nach ein paar Ideen/Anregungen/Hinweise, wie damit umgehen.

Answer 1

Es scheint, die character typisierte Vektoren (Katze und Lok im obigen Beispiel) sind nicht kompatibel mit marginalModelPlots, zumindest für die Version des Auto-Pakets, das ich derzeit verwende (2.1-1). Ich fand heraus, dass ich den Parameter terms verwenden konnte, um die Diagramme auf eine Teilmenge der Variablen zu begrenzen, während ich auch das lineare Prädiktor-Diagramm einschloss (wie unten gezeigt).

marginalModelPlots(glmModel, terms= ~ count)