Question

我无法就二元结果的上述问题进行策划。

让

data=data.frame(feature1=c(rep(1,10),rep(2,10),rep(3,10)),
                feature2=c(rep(letters[1:2],15)),
                 Outcome=sample(0:1,30,replace = T))

ggplot(data,aes(feature1,Outcome)) + 
  geom_point() + 
  geom_smooth(method = 'glm',method.args=list(family='binomial')) + 
  facet_wrap(~feature2)

这里我只获得1和0的分数，但我希望通过非参数模型获得概率点（即（结果== 1）/（特定＆＃39;特征1的所有结果（0和1））＃39;由＆＃39; feature2＆＃39;）

隔离

我知道我可以根据非参数模型形成所需概率的列，但对于＆＃39; facet_wrap＆＃39;的所有组合来说，这将是非常繁琐的。和＆＃39; aes＆＃39;

Answer 1

而不是“非参数模型”，我会称（结果== 1）/（所有结果（0和1） 意味着。我们可以使用stat_summary使用任意摘要函数汇总数据，例如mean()。在这种情况下，我认为您想要

stat_summary(geom = "point", fun.y = mean)

某些地理位置，例如geom_boxplot，只是巧妙地使用了stat_summary。

非参数与参数“概率”的图。结果

1 个答案: