ggplot2: stat_smooth für logistische Ergebnisse, wobei facet_wrap 'full' oder 'subset' glm Modelle zurückgibt

Ich arbeite an einem logistischen Regressionsmodell mit einem kontinuierlichen Prädiktor und einem kategorischen Prädiktor mit mehreren Ebenen. Ich möchte die Ergebnisse mit ggplot2 darstellen und die facet_wrap ausnutzen, um die Regressionslinien für jede Ebene des kategorischen Prädiktors anzuzeigen. Dabei habe ich festgestellt, dass die angepasste Kurve von stat_smooth nur die Daten einer bestimmten Facette berücksichtigt, nicht den gesamten Datensatz. Dies ist ein kleiner Unterschied, aber ein wahrnehmbarer Unterschied, wenn man den Plot gegenüber den vorhergesagten Werten von predict.glm betrachtet.

Hier ist ein Beispiel, das das Problem mit der Grafik nach dem Code neu erstellt.

Was ich bemerkt habe und um das ich mich Sorgen mache, ist die Leichtigkeit in Facette B zu sehen. Die roten Kurven sind die vorhergesagten Werte von Modellen, die nur eine Position berücksichtigen, während die grünen Kurven Vorhersagen unter Verwendung des gesamten Datensatzes sind. Die Modelle, die auf der Teilmenge der Daten basieren, stimmen mit dem Diagramm aus stat_smooth überein.

Ich möchte mit Standardfehlerschattierung die grünen Kurven über ggplot2 darstellen. Ich bin mir sicher, dass es irgendwo im Code eine Option gibt, die das tun könnte, aber ich muss es noch finden, oder vielleicht gibt es eine andere Reihenfolge oder Schritte, die ich befolgen sollte, um die grünen Kurven von ggplot zu erhalten. Anruf. Ich habe ähnliche Probleme gefunden, wenn ich alles auf einer Facette zeichne und die Farb- oder Gruppenästhetik verwende.

Irgendwelche Vorschläge würden sehr geschätzt werden.