Các phương pháp cho đường xu hướng
Trong bài trước, bạn đã dùng geom_smooth() mặc định của ggplot2.
Trong bài này, bạn sẽ dùng glm() thay vào đó.
Cách này cho phép bạn “nhìn thấy” hồi quy logistic với ggplot2.
Cụ thể, bạn sẽ vẽ xác suất một người đi xe buýt dựa trên quãng đường đi làm của họ.
Bạn cần chỉ định geom_smooth() sử dụng phương thức glm().
Nhắc lại từ Chương 2: family mặc định cho glm() là Gaussian, cho kết quả giống với lm().
Vì vậy, bạn cũng cần chỉ định tham số method từ glm().
Đoạn mã tạo gg_jitter mà bạn đã xây trong bài trước đã được cung cấp sẵn cho bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Generalized Linear Models in R
Hướng dẫn bài tập
- Dùng phương thức
"glm"vớigeom_smooth(). - Với
method.args, đặt family thành'binomial'.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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(___))