通過邏輯回歸繪制預測

Question

我正在嘗試在R中繪制邏輯回歸。我目前有此代碼...

mylogit<- glm(Breeding.success ~ Dam.Age, family = binomial, data = captive)
summary(mylogit)

predicted.data<- as.data.frame(predict(mylogit, type="response", se=TRUE))
summary(predicted.data)

new.data <- cbind(captive, predicted.data)

graph <- ggplot(captive, aes(x=Dam.Age, y=Breeding.success)) +
geom_point()+
stat_smooth(method="glm", method.args = list(family="binomial"), se=FALSE) +
labs(x="Dam age", y="Breeding success")

我目前有一個帶有直線的圖形，我想使其彎曲和平滑。 另外，我還在努力繪制置信區間。 任何建議都很好，謝謝。

我可以給您使用的實際數據-http: //datadryad.org/resource/doi:10.5061/dryad.58ff4 。

我正在復制一些圖表，這是最后一年項目的一部分。 該代碼用於根據水壩年齡繪制的育種成功案例。

Answer 1

主要問題是，您繪制的邏輯曲線在所獲得的數據范圍內大致呈線性（當預測概率在0.3到0.7的范圍內時，通常是正確的）。

您可以通過在geom_smooth()調用中指定se=TRUE來獲得繪圖上的標准錯誤...

在下面的圖中，I（1）使用stat_sum()而不是geom_point()來可視化數據集中的重疊點； （2）使用fullrange=TRUE來獲得整個圖范圍的預測（而不只是數據實際跨越的范圍）； （3）使用expand_limits()將圖推到較大的年齡值，以說明如果將預測范圍擴展到足夠低或足夠高的預測概率，預測看起來確實是非線性的（要獲得高概率，則需要使年齡增長負面...）

download.file("http://datadryad.org/bitstream/handle/10255/dryad.141600/All%20females%20breeding%20success.csv?sequence=1",dest="breeding_success.csv")

captive <- read.csv("breeding_success.csv")
library(ggplot2)
graph <- ggplot(captive, aes(x=Dam.Age, y=Breeding.success)) +
    stat_sum()+
    stat_smooth(method="glm",
                method.args = list(family="binomial"), se=TRUE,
                fullrange=TRUE) +
    labs(x="Dam age", y="Breeding success")+
    expand_limits(x=20)