广义线性模型——Logistic回归模型简单绘图(2)

使用R语言绘制超级实用的logistic回归模型图。

library(AER) # 数据
library(ggplot2) # 作图
library(ggsci) # 修饰图片风格

没有上述安装包的,自己安装一下。

data(Affairs,package ="AER")#提取使用的数据集
Affairs$chugui[Affairs$affairs>0]<-1#将出轨次数大于零的结果定为二分类变量(1:出轨)
Affairs$chugui[Affairs$affairs==0]<-0#将出轨次数等于零的结果定为二分类变量(0:未出轨)

这里假设研究年龄 (age) 与出轨状况 (chugui) 的关系,并按性别 (gender) 分层。

这里因变量(chugui)被改为二分类变量,所以选择进行logistic回归。

ggplot(Affairs, aes(age,chugui, color = gender)) +geom_point(alpha =0.5, position = position_jitter(height =0.02)) +stat_smooth(method = "glm",method.args = list(family=binomial),formula = y~x,alpha=0.1)+labs(title = "Logistic model",x="Age",y="chugui",color="Gender")+scale_color_nejm()+theme_minimal()

广义线性模型——Logistic回归模型简单绘图(2)_第1张图片

可以通过制定formula=y~poly(x, 2)来拟合一个二次多项式。

ggplot(Affairs, aes(age, chugui, color = gender)) +geom_point(alpha =0.5, position = position_jitter(height =0.02)) +stat_smooth(method ="glm", method.args = list(family = binomial),formula = y ~ poly(x,2),alpha =0.15) +labs(title ="Quadratic model",x ="Age",y ="chugui",color ="Gender") +scale_color_nejm()+theme_minimal()

广义线性模型——Logistic回归模型简单绘图(2)_第2张图片

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