Hồi quy logistic phi tuyến
Trong chương 3, bạn đã khám phá quãng đường người đi làm di chuyển và tác động tuyến tính của nó lên xác suất ai đó đi xe buýt. Nhưng nếu mối quan hệ này phi tuyến và không đơn điệu thì sao?
Ví dụ, nếu những người đi quãng đường ngắn nhất và dài nhất lại ít có khả năng đi xe buýt hơn thì sao?
Bạn có thể thêm các hạng tử phi tuyến vào công thức trong R bằng hàm I(..) như một phần của công thức.
Chẳng hạn, y~I(x^2) cho phép bạn ước lượng hệ số cho x*x.
Trong bài này, bạn sẽ xem xét dữ liệu xe buýt kỹ hơn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Generalized Linear Models in R
Hướng dẫn bài tập
- Thêm công thức
y ~ I(x^2)vào tùy chọnformulatrong lời gọi thứ hai đếngeom_smooth().
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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')