R中的Logistic回归图给出了直线而不是S形曲线

Question

我正在绘制逻辑回归的结果，但不是预期的S曲线，我得到了这样的直线：

这是我正在使用的代码：

我从原始x轴创建了一系列数据，将其转换为数据框，然后预测并绘制线条。

 model = glm(SHOT_RESULT~SHOT_DISTANCE,family='binomial',data = df_2shot)
 summary(model)
 #Eqn : P(SHOT_RESULT = True) = 1 / (1 + e^-(0.306 - 0.0586(SHOT_DISTANCE)))

 r = range(df_2shot$SHOT_DISTANCE) # draws a curve based on prediction
 x_range = seq(r[1],r[2],1)
 x_range = as.integer(x_range)
 y = predict(model,data.frame(SHOT_DISTANCE = x_range),type="response")
 plot(df_2shot$SHOT_DISTANCE, df_2shot$SHOT_RESULT, pch = 16,
      xlab = "SHOT DISTANCE", ylab = "SHOT RESULT")
 lines(x_range,y)

旁注：我正在学习本教程：http://www.theanalysisfactor.com/r-glm-plotting/

任何见解都将不胜感激！谢谢！ ：）

Answer 1

哈哈，我明白发生了什么。这是因为你绘制的范围。我在评论行中看到了曲线的功能形式，并将其定义为函数：

f <- function (x) 1 / (1 + exp(-0.306 + 0.0586 * x))

现在，如果我们绘制

x <- -100 : 100
plot(x, f(x), type = "l")

Logistic曲线中间具有接近线性的形状。这就是你到达的地方！