Щоб побудувати логістичну криву за допомогою бібліотеки пакетів ggplot2, ми використовуйте функцію stat_smooth().. Метод аргументу функції зі значенням «glm» будує криву логістичної регресії поверх графіка ggplot2.
Побудуйте криву логістичної регресії використовуйте функцію plot, щоб створити точкову діаграму точок даних, а потім ми накладемо логістичну криву за допомогою функції ліній. І ось воно! Ви успішно побудували криву логістичної регресії за основою R.
Щоб візуалізувати відповідність логістичної регресії, ми спочатку використовуйте функцію прогнозування для створення модельних прогнозів щодо ймовірності виживання як функції віку. Згенерувавши прогнозовані ймовірності виживання, ми можемо додати ці лінії прогнозу до нашого попереднього графіка за допомогою geom_line.
18.4 Лінія регресії Ggplot2 Щоб додати лінію регресії до діаграми розсіювання, додати геометричну функцію geom_smooth(). Функція geom_smooth() має знати, яку лінію малювати, тобто вертикальну, горизонтальну тощо. У цьому випадку нам потрібна лінія регресії, яку R називає «lm» для лінійної моделі.
Ми можемо підключити різні комбінації незалежних значень і отримати прогнозовані ймовірності. Зробивши це, ми можемо побудувати результати та побачити, як змінюються прогнозовані ймовірності, коли ми змінюємо наші незалежні змінні. Такі сюжети називаються «сюжети ефектів”.