重回帰分析の状況を3次元表示で見てみる

2 変数 x, y を使って z を予測する重回帰判別を行い，その結果を3次元表示してみる。
rgl で表示されるグラフィックスはマウスでグリグリ回転できる。
黒のデータがオレンジ色の平面で分割される様子が観察できる。

library(rgl)
library(MASS)
set.seed(123)
n <- 2000
r12 <- r21 <- 0.6
r13 <- r31 <- 0.7
r23 <- r32 <- 0.8
d <- mvrnorm(n, mu=rep(0, 3), Sigma=matrix(c(1, r12, r13, r21, 1, r23, r31, r32, 1), 3),  empirical=TRUE)
d <- data.frame(d)
colnames(d) <- c("x", "y", "z")
a <- lm(z ~ x + y, d)
rx <- range(d$x)
ry <- range(d$y)
density <- 150
x2 <- seq(rx[1], rx[2], length=density)
y2 <- seq(ry[1], ry[2], length=density)
d2 <- data.frame(expand.grid(x2, y2))
colnames(d2) <- c("x", "y")
d2$z <- predict(a, newdata=d2)
plot3d(d, xlab="Var-x", ylab="Var-y", zlab="Var-z")
points3d(d2$x, d2$y, d2$z, col="#ffaa00", cex=0.5)