为我的数据拟合Logistic回归模型

Question

我想要一个从出版物中复制的类似图表。该图是％生存（在y轴上）和时间（在x轴上）

我的目标图

这是我的数据和脚本：

dat <- read.table(text= "G Time Survival 
1 0 93
1 3 90
1 9 2
1 15 1
1 20 0
1 25 0
1 30 1
1 35 0
1 40 0
1 45 0
1 55 0
1 65 0
2 0 100
2 3 100
2 9 100
2 15 98
2 20 99
2 25 98
2 30 97
2 35 97
2 40 95
2 45 76
2 55 72
2 65 66
3 0 97
3 3 94
3 9 80
3 15 26
3 20 20
3 25 0
3 30 0
3 35 0
3 40 1
3 45 0
3 55 0
3 65 0
4 0 94
4 3 81
4 9 35
4 15 19
4 20 5
4 25 2
4 30 0
4 35 0
4 40 0
4 45 1
4 55 0
4 65 0
5 0 96
5 3 96
5 9 97
5 15 96
5 20 93
5 25 95
5 30 89
5 35 99
5 40 92
5 45 87
5 55 63
5 65 63
6 0 95
6 3 94
6 9 99
6 15 92
6 20 81
6 25 80
6 30 64
6 35 41
6 40 48
6 45 12
6 55 22
6 65 19
7 0 97
7 3 96
7 9 92
7 15 92
7 20 94
7 25 79
7 30 74
7 35 56
7 40 50
7 45 20
7 55 2
7 65 0
8 0 95
8 3 84
8 9 13
8 15 10
8 20 3
8 25 6
8 30 7
8 35 4
8 40 0
8 45 0
8 55 0
8 65 0", header = TRUE)

attach(dat)
library(ggplot2)

ggplot(data=dat) + 
      geom_point(mapping=aes(x=Time,y=Survival)) + 
      facet_wrap(~ G, nrow=2)

ggplot(data=dat) + 
      geom_point(mapping=aes(x=Time,y=Survival)) + 
      geom_smooth(mapping = aes(x=Time,y=Survival),method="glm", family = binomial, se = FALSE, fill=NA) + 
      facet_wrap(~ G, nrow=2)

这导致以下图表：

所以，朋友们，请帮我按照第一张照片中的逻辑回归模型进行拟合。

Answer 1

您想要适​​合实际模型，还是想生成像示例图像中的曲线？如果它是后者，你可以在geom_smooth（）参数中使用＆＃34; loess＆＃34;，一个分段线性模型。