كيفية رسم منحنى الانحدار اللوجستي في r

في كثير من الأحيان قد ترغب في رسم منحنى نموذج الانحدار اللوجستي المجهز في R.

لحسن الحظ، من السهل جدًا القيام بذلك ويشرح هذا البرنامج التعليمي كيفية القيام بذلك في كل من قاعدة R وggplot2.

مثال: رسم منحنى الانحدار اللوجستي في الأساس R

يوضح التعليمة البرمجية التالية كيفية ملاءمة نموذج الانحدار اللوجستي باستخدام متغيرات من مجموعة بيانات mtcars المضمنة في R، ثم كيفية رسم منحنى الانحدار اللوجستي:

 #fit logistic regression model
model <- glm(vs ~ hp, data=mtcars, family=binomial)

#define new data frame that contains predictor variable
newdata <- data. frame (hp=seq(min(mtcars$hp), max(mtcars$hp),len= 500 ))

#use fitted model to predict values of vs
newdata$vs = predict(model, newdata, type=" response ")

#plot logistic regression curve
plot(vs ~hp, data=mtcars, col=" steelblue ")
lines(vs ~ hp, newdata, lwd= 2 )

يعرض المحور x قيم المتغير المتنبئ hp ويعرض المحور y الاحتمالية المتوقعة لمتغير الاستجابة am .

يمكننا أن نرى بوضوح أن القيم الأعلى للمتغير المتنبئ hp ترتبط باحتمالات أقل لمتغير الاستجابة مقابل أن يساوي 1.

مثال: رسم منحنى الانحدار اللوجستي في ggplot2

يوضح التعليمة البرمجية التالية كيفية ملاءمة نفس نموذج الانحدار اللوجستي وكيفية رسم منحنى الانحدار اللوجستي باستخدام مكتبة تصور البيانات ggplot2 :

 library (ggplot2)

#plot logistic regression curve
ggplot(mtcars, aes (x=hp, y=vs)) + 
  geom_point(alpha=.5) +
  stat_smooth(method=" glm ", se=FALSE, method. args = list(family=binomial)) 

لاحظ أن هذا هو بالضبط نفس المنحنى الذي تم إنتاجه في المثال السابق باستخدام قاعدة R.

لا تتردد في تغيير نمط المنحنى أيضًا. على سبيل المثال، يمكننا تحويل المنحنى إلى خط أحمر منقط:

 library (ggplot2)

#plot logistic regression curve
ggplot(mtcars, aes (x=hp, y=vs)) + 
  geom_point(alpha=.5) +
  stat_smooth(method=" glm ", se=FALSE, method. args = list(family=binomial),
              col=" red ", lty= 2 ) 

مصادر إضافية

مقدمة في الانحدار اللوجستي
كيفية تنفيذ الانحدار اللوجستي في R (خطوة بخطوة)
كيفية تنفيذ الانحدار اللوجستي في بايثون (خطوة بخطوة)
كيفية استخدام الدالة seq في R