Metode untuk garis tren

Pada latihan sebelumnya, Anda menggunakan geom_smooth() bawaan ggplot2. Pada latihan ini, Anda akan menggunakan glm() sebagai gantinya. Ini akan memungkinkan Anda untuk “melihat” regresi logistik dengan ggplot2. Secara khusus, Anda akan memplot probabilitas seseorang naik bus berdasarkan jarak perjalanan hariannya.

Anda perlu memberi tahu geom_smooth() untuk menggunakan metode glm(). Ingat dari Bab 2 bahwa family bawaan untuk glm() adalah Gaussian, yang menghasilkan hasil yang sama seperti lm(). Dengan demikian, Anda juga perlu menentukan argumen method dari glm(). Kode untuk membuat gg_jitter, yang Anda bangun pada latihan terakhir, telah disediakan untuk Anda.

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Model Linear Tergeneralisasi di R

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

Gunakan metode "glm" dengan geom_smooth().
Dengan method.args, atur family menjadi 'binomial'.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

# Create a jittered plot of MilesOneWay vs Bus2 using the bus dataset
gg_jitter <- ggplot(data = bus, aes(x = MilesOneWay, y = Bus2)) + 
	geom_jitter(width = 0, height = 0.05) +
	ylab("Probability of riding the bus") +
	xlab("One-way commute trip (in miles)")

# Add a geom_smooth() that uses a GLM method to your plot
gg_jitter + geom_smooth(method =  ___ , method.args = list(___))

Edit dan Jalankan Kode