Regresión logística no lineal

En el capítulo 3, exploraste la distancia que recorren las personas que van al trabajo y el efecto lineal que esto tenía en la probabilidad de que alguien use el autobús. Ahora bien, ¿y si esta relación es no lineal y no monótona?

probitVsLogit

Por ejemplo, ¿y si quienes se desplazan las distancias más cortas y las más largas tienen menos probabilidad de usar el autobús? Puedes añadir términos no lineales a las fórmulas en R usando la función I(..) dentro de la fórmula. Por ejemplo, y~I(x^2) te permite estimar un coeficiente para x*x. Durante este ejercicio, examinarás con más detalle los datos del autobús.

Este ejercicio forma parte del curso

Modelos Lineales Generalizados en R

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Instrucciones del ejercicio

Añade la fórmula y ~ I(x^2) a la opción formula en la segunda llamada a geom_smooth().

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Plot linear effect of travel distance on probability of taking the bus
gg_jitter <-
	ggplot(data = bus, aes(x = MilesOneWay, y = Bus2)) + 
	geom_jitter(width = 0, height = 0.05) + 
	geom_smooth(method = 'glm', 
                method.args = list(family = 'binomial'))

# Add a non-linear equation to a geom_smooth()
gg_jitter +
	geom_smooth(method = 'glm', 
                method.args = list(family = 'binomial'), 
                formula = ___, 
                color = 'red')

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