散点图没有考虑到LME模型结果呀

非常抱歉，我误解了您的问题。考虑到LME模型的结果，可以在散点图上添加LME模型的预测值和置信区间。以下是使用ggplot2包绘制带预测值和置信区间的散点图的代码示例：

# 预测log(ratio)的值和置信区间
env$pred <- predict(m13, level=0.95, interval="confidence")

# 绘制散点图和预测值
ggplot(env, aes(x=treeFD, y=log(ratio))) + 
  geom_point() + 
  geom_line(aes(y=pred), color="red") + 
  geom_ribbon(aes(ymin=lwr, ymax=upr), alpha=0.2, fill="red") + 
  xlab("Tree Functional Diversity") + 
  ylab("Log Ratio")

其中，predict函数用于预测log(ratio)的值和置信区间，level参数指定了置信水平，interval参数指定了预测置信区间的类型，geom_line函数用于添加预测线，color参数指定了预测线的颜色，geom_ribbon函数用于添加置信区间，alpha参数指定了置信区间的透明度，fill参数指定了置信区间的填充颜色。其他细节和之前的散点图类似。

通过添加预测值和置信区间，可以更直观地展示log(ratio)与treeFD之间的关系，并考虑到LME模型的预测精度和不确定性。

相关问题

考虑刚刚LME模型结果

当考虑刚刚提到的LME模型结果时，可以在散点图中添加LME模型的拟合线或置信区间，以更直观地展示log(ratio)与treeFD之间的关系。以下是使用ggplot2包绘制带拟合线和置信区间的散点图的代码示例：

# 预测log(ratio)的值
env$pred <- predict(m13)

# 绘制散点图和拟合线
ggplot(env, aes(x=treeFD, y=log(ratio))) + 
  geom_point() + 
  geom_smooth(method="lm", se=TRUE, color="red") + 
  xlab("Tree Functional Diversity") + 
  ylab("Log Ratio")

其中，predict函数用于预测log(ratio)的值，geom_smooth函数用于添加拟合线和置信区间。method参数指定了使用线性模型进行拟合，se参数指定了是否绘制置信区间，color参数指定了拟合线和置信区间的颜色。其他细节和之前的散点图类似。

通过添加拟合线和置信区间，可以更清晰地展示log(ratio)与treeFD之间的关系，以及LME模型的拟合效果。

绘制出5个模型预测结果的折线图

好的，我可以为您提供一些关于绘制折线图的建议和示例代码。但在此之前，我需要更多的信息来确定您的需求。请回答以下问题：

1. 您要绘制哪些模型的预测结果？
2. 您的预测结果数据是什么样的？比如，是一个列表、一个数组或者一个数据框架等等。
3. 您希望折线图显示哪些信息？比如，每个模型的预测结果、预测结果的置信区间等等。
4. 您的预测结果数据有多少个时间点？比如，每天、每周或每月等等。

根据您的回答，我将为您提供更加具体的指导。