使用metafor和ggplot2时如何在散点图上绘制拟合的元回归线

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我想使用绘制与ggplot（或类似的程序包）的元回归metafor。

我找到了这个网站（https://ecologyforacrowdedplanet.wordpress.com/2013/05/30/using-metafor-and-ggplot-togetherpart-2/），该网站解释了如何在散点图上绘制报告的值和拟合模型的回归线与ggplot2和metafor。

但是，作者在网站上放置的代码本身无法正常运行。似乎我必须以某种方式计算预测，但是由于我是R新手，所以我不确定如何做到这一点。我不能把结果rma()以同样的方式作为的结果lm()。

Model2<-rma.uni(yi,vi,mods=~Intensity+Method,method="ML",data=ROM)
summary(Model2)

in.plot<-ggplot(data=ROM,aes(x=Intensity,y=yi,size=1/vi,colour=Method))+geom_point(data=ROM,shape=16)
in.plot2<-in.plot+geom_line(data=ROM,aes(x=Intensity,y=preds,size=1))
in.plot3<-in.plot2+ylab("log response ratio")+xlab("Logging intensity (m-3 ha-1)")
in.plot3+theme(legend.position="none")

请访问该网站以查看生成的图（很抱歉，我不确定是否可以仅将图复制并粘贴到此处，所以我仅引用该网站）。

当我使用类似于网站示例的数据尝试代码时，出现一个错误，提示没有“ preds”。

似乎我需要计算预测，但这实际上是我想知道的事情，即如何绘制拟合的回归线。我了解到我可以使用predict()或confint()函数，但无法弄清楚如何将这些函数应用于rma()对象。

如果您可以教我如何使用metafor和复制这种类型的情节，我将不胜感激ggplot。谢谢。

已编辑

我认为提供可用于此问题的数据和代码会很好。以下是我的方法（我知道这不是一个好的模型，结果是明智的，但这是我要处理的研究设计）。

require(metafor)
require(ggplot2)
dat <- escalc(measure="RR", ai=tpos, bi=tneg, ci=cpos, di=cneg, data=dat.bcg)
res <- rma(yi, vi, mods = ~ alloc*ablat, data=dat)
preds <- predict.rma (res)
ggplot(dat, aes(x = ablat, y = yi, size = 1/vi, col = alloc))+
   geom_point(data = dat, shape = 16) + geom_line(data = dat, y = preds, size = 1)

我想在散点图上绘制观察结果，并为每种分配方法拟合回归线。

这是我得到的错误：

错误：美学的长度必须为1或与数据（13）相同：y，大小

丹尼尔

在rma.uni软件包的文档中metafor说：

“可以使用predict.rma和fitted.rma获得预测/拟合值。有关最佳线性无偏预测，请参阅blup.rma.uni。”

我假设您可以使用这些功能来创建矢量preds并绘制拟合线。

编辑作为对您的编辑的回应：

ggplot(dat, aes(x = ablat, y = yi, size = 1/vi, col = alloc))+
  geom_point(data = dat, shape = 16) + 
  geom_line(data = dat,aes(x = ablat,y = preds$pred, size = 1))

这是您要找的东西吗？

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