广义线性模型——Logistic回归模型简单绘图（2）

最新推荐文章于 2025-05-15 22:19:10 发布

吹哨子的喇叭花

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文章标签： r语言线性回归数据分析

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_61206827/article/details/124082024

该博客介绍如何利用R语言进行Logistic回归模型的绘图，重点关注年龄与出轨状况的关系，并按性别分层分析。通过公式y~poly(x, 2)拟合二次多项式，探讨二分类变量的关联。" 111906596,10541128,MATLAB双精度变量精度探究：fprintf与变量编辑器的差异,"['MATLAB', '数值计算', '编程', '浮点数']

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

使用R语言绘制超级实用的logistic回归模型图。

library(AER) # 数据
library(ggplot2) # 作图
library(ggsci) # 修饰图片风格

没有上述安装包的，自己安装一下。

data(Affairs,package ="AER")#提取使用的数据集
Affairs$chugui[Affairs$affairs>0]<-1#将出轨次数大于零的结果定为二分类变量（1：出轨）
Affairs$chugui[Affairs$affairs==0]<-0#将出轨次数等于零的结果定为二分类变量（0：未出轨）

这里假设研究年龄 (age) 与出轨状况 (chugui) 的关系，并按性别 (gender) 分层。

这里因变量(chugui)被改为二分类变量，所以选择进行logistic回归。

ggplot(Affairs, aes(age,chugui, color = gender)) +geom_point(alpha =0.5, position = position_jitter(height =0.02)) +stat_smooth(method = "glm",method.args = list(family=binomial),formula = y~x,alpha=0.1)+labs(title = "Logistic model",x="Age",y="chugui",color="Gender")+scale_color_nejm()+theme_minimal()