추세선 방법
이전 연습 문제에서는 ggplot2의 기본 geom_smooth()를 사용했어요.
이번 연습에서는 대신 glm()을 사용해 볼 거예요.
이를 통해 ggplot2로 로지스틱 회귀를 "보여 줄" 수 있어요.
구체적으로는 통근 거리(commute distance)에 따라 누군가 버스를 탈 확률을 시각화합니다.
geom_smooth()가 glm() 메서드를 사용하도록 지정해야 해요.
2장에서 배운 것처럼 glm()의 기본 패밀리는 Gaussian이라서 lm()와 같은 결과를 냅니다.
따라서 glm()의 메서드 인수도 함께 지정해야 해요.
지난 연습 문제에서 만들었던 gg_jitter를 생성하는 코드는 제공되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서 Generalized Linear Models
연습 안내
geom_smooth()에서"glm"메서드를 사용하세요.method.args로 패밀리를'binomial'로 설정하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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(___))