Нелінійна логістична регресія

У розділі 3 ви дослідили відстань, яку долають пасажири, та лінійний вплив цієї відстані на ймовірність того, що хтось поїде автобусом. Але що, як цей зв'язок є нелінійним і немонотонним?

probitVsLogit

Наприклад, що, як люди, які мають найкоротші та найдовші поїздки на роботу, менш схильні користуватися автобусом? Ви можете додавати нелінійні доданки до формул в R за допомогою функції I(..) як частини формули. Наприклад, y~I(x^2) дозволяє оцінити коефіцієнт для x*x. У цій вправі ви детальніше розглянете дані про автобус.

Ця вправа є частиною курсу

Узагальнені лінійні моделі в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Додайте формулу y ~ I(x^2) до параметра formula у другому виклику geom_smooth().

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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')

Редагувати та запускати код