Nieliniowa regresja logistyczna
W rozdziale 3 analizowałeś/-aś odległości pokonywane przez dojeżdżających do pracy i liniowy wpływ tej odległości na prawdopodobieństwo wyboru autobusu. Co jednak, jeśli ta zależność jest nieliniowa i niemonotoniczna?
Na przykład – co jeśli zarówno osoby dojeżdżające najkrótszymi, jak i najdłuższymi trasami rzadziej korzystają z autobusu?
Nieliniowe składniki możesz dodawać do formuł w R za pomocą funkcji I(..). Na przykład y~I(x^2) pozwala oszacować współczynnik dla x*x.
W tym ćwiczeniu przyjrzysz się danym o autobusach nieco bliżej.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Uogólnione modele liniowe w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Dodaj formułę
y ~ I(x^2)do opcjiformulaw drugim wywołaniugeom_smooth().
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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')