Функция накопленного распределения
Понимание логистического распределения — ключ к пониманию логистической регрессии. Как и нормальное (гауссово) распределение, оно описывает вероятностное распределение одной непрерывной переменной. В этом упражнении вы визуализируете функцию накопленного распределения (CDF) для логистического распределения. Иными словами, если у вас есть логистически распределённая переменная x и некоторое возможное значение xval, которое она может принять, то CDF даёт вероятность того, что x меньше xval.
CDF логистического распределения вычисляется с помощью логистической функции (отсюда и название). График этой функции имеет S-образную форму, известную как сигмоидная кривая. Важное свойство этой функции состоит в том, что она принимает на входе любое число от минус бесконечности до плюс бесконечности, а возвращает значение от нуля до единицы.
Библиотека ggplot2 уже загружена.
Это упражнение является частью курса
Промежуточная регрессия в R
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
logistic_distn_cdf <- tibble(
# Make a seq from -10 to 10 in steps of 0.1
x = ___,
# Transform x with built-in logistic CDF
logistic_x = ___,
# Transform x with manual logistic
logistic_x_man = ___
)
# Check that each logistic function gives the same results
all.equal(
___,
___
)