累積分布函數
要理解羅吉斯迴歸，先理解羅吉斯分布很重要。和常態（Gaussian）分布一樣，它是針對單一連續變數的機率分布。這裡你會視覺化羅吉斯分布的「累積分布函數」（CDF）。也就是說，若你有一個服從羅吉斯分布的變數 x，以及 x 可能取的一個值 xval，那麼 CDF 會給出 x 小於 xval 的機率。
羅吉斯分布的 CDF 以羅吉斯函式計算（名稱也因此而來）。其圖形呈現 S 形，稱為「S 型曲線（sigmoid curve）」。這個函式的一個重要性質是：它的輸入可以是從負無限大到正無限大的任意數字，輸出則介於 0 與 1 之間。
已載入 ggplot2。
本練習屬於課程
R 的迴歸分析中級
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
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(
___,
___
)