非線形ロジスティック回帰
第3章では、通勤者が移動した距離と、それがバスに乗る確率に与える線形の影響を調べました。 しかし、この関係が非線形かつ単調ではない場合はどうでしょうか？
たとえば、通勤距離が最も短い人と最も長い人は、バスに乗りにくいとしたらどうでしょう。
R では、数式の一部として I(..) 関数を使うことで、非線形の項を追加できます。
たとえば y~I(x^2) は、x*x に対する係数を推定できます。
この演習では、バスのデータをさらに確認します。
この演習はコースの一部です
R における Generalized Linear Models
演習の手順
- 2つ目の
geom_smooth()の呼び出しにあるformulaオプションに、y ~ I(x^2)を追加してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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')