{"id":1548,"date":"2023-07-25T22:42:57","date_gmt":"2023-07-25T22:42:57","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/tracciare-la-regressione-logistica-in-r\/"},"modified":"2023-07-25T22:42:57","modified_gmt":"2023-07-25T22:42:57","slug":"tracciare-la-regressione-logistica-in-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/tracciare-la-regressione-logistica-in-r\/","title":{"rendered":"Come tracciare una curva di regressione logistica in r"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Spesso potresti voler tracciare la curva di un modello di regressione logistica adattato in R.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Fortunatamente, \u00e8 abbastanza facile da fare e questo tutorial spiega come farlo sia in Base R che in ggplot2.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: disegnare una curva di regressione logistica in base R<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come adattare un modello di regressione logistica utilizzando le variabili del set di dati mtcars integrato in R e quindi come tracciare la curva di regressione logistica:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#fit logistic regression model\n<\/span>model &lt;- glm(vs ~ hp, data=mtcars, family=binomial)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define new data frame that contains predictor variable\n<\/span>newdata &lt;- data. <span style=\"color: #3366ff;\">frame<\/span> (hp=seq(min(mtcars$hp), max(mtcars$hp),len= <span style=\"color: #008000;\">500<\/span> ))\n\n<span style=\"color: #008080;\">#use fitted model to predict values of vs\n<\/span>newdata$vs = predict(model, newdata, type=\" <span style=\"color: #008000;\">response<\/span> \")\n\n<span style=\"color: #008080;\">#plot logistic regression curve\n<\/span>plot(vs ~hp, data=mtcars, col=\" <span style=\"color: #008000;\">steelblue<\/span> \")\nlines(vs ~ hp, newdata, lwd= <span style=\"color: #008000;\">2<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-15345\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/courbelogistique1.png\" alt=\"Curva di regressione logistica in base R\" width=\"453\" height=\"408\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;asse x mostra i valori della variabile predittrice <strong>hp<\/strong> e l&#8217;asse y mostra la probabilit\u00e0 prevista della variabile di risposta <strong>am<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo vedere chiaramente che valori pi\u00f9 alti della variabile predittrice <strong>hp<\/strong> sono associati a probabilit\u00e0 inferiori della variabile di risposta <strong>rispetto<\/strong> ad essere pari a 1.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: tracciare una curva di regressione logistica in ggplot2<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il codice seguente mostra come adattare lo stesso modello di regressione logistica e come tracciare la curva di regressione logistica utilizzando la libreria di visualizzazione dei dati <a href=\"https:\/\/ggplot2.tidyverse.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ggplot2<\/a> :<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #993300;\">library<\/span> (ggplot2)<\/span><\/span>\n\n<span style=\"color: #008080;\">#plot logistic regression curve\n<\/span>ggplot(mtcars, <span style=\"color: #3366ff;\">aes<\/span> (x=hp, y=vs)) + \n  geom_point(alpha=.5) +\n  stat_smooth(method=\" <span style=\"color: #008000;\">glm<\/span> \", se=FALSE, method. <span style=\"color: #3366ff;\">args<\/span> = list(family=binomial))<\/strong> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-15346 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/courbelogistique2.png\" alt=\"Curva di regressione logistica in ggplot2\" width=\"422\" height=\"421\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nota che questa \u00e8 esattamente la stessa curva prodotta nell&#8217;esempio precedente utilizzando la base R.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Sentiti libero di cambiare anche lo stile della curva. Ad esempio, potremmo trasformare la curva in una linea tratteggiata rossa:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #993300;\">library<\/span> (ggplot2)<\/span><\/span>\n\n<span style=\"color: #008080;\">#plot logistic regression curve\n<\/span>ggplot(mtcars, <span style=\"color: #3366ff;\">aes<\/span> (x=hp, y=vs)) + \n  geom_point(alpha=.5) +\n  stat_smooth(method=\" <span style=\"color: #008000;\">glm<\/span> \", se=FALSE, method. <span style=\"color: #3366ff;\">args<\/span> = list(family=binomial),\n              col=\" <span style=\"color: #008000;\">red<\/span> \", lty= <span style=\"color: #008000;\">2<\/span> )<\/strong> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\" wp-image-15348 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/courbelogistique3.png\" alt=\"\" width=\"403\" height=\"407\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-logistica-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Introduzione alla regressione logistica<\/a><br \/> Come eseguire la regressione logistica in R (passo dopo passo)<br \/><a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/python-di-regressione-logistica\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come eseguire la regressione logistica in Python (passo dopo passo)<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/funzione-seq-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come utilizzare la funzione seq in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Spesso potresti voler tracciare la curva di un modello di regressione logistica adattato in R. Fortunatamente, \u00e8 abbastanza facile da fare e questo tutorial spiega come farlo sia in Base R che in ggplot2. 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