绘制glm（）

Question

我是R初学者（第一学期 - 我们这个程序用于单变量统计），目前正在努力策划我的glm（）的结果。我在互联网上阅读了不少线程和帮助文件，但我有两个问题：1）我不明白这个建议，因为它太先进了或者2）我理解这个建议但是当我复制代码时，它没有'工作。

我认为我接近解决方案，但我的曲线并没有按照预期的方式发挥作用。谁能告诉我我做错了什么？

new.data<-data.frame(x=rnorm(50,0,1), y=c("yes", "no")) 
mock_model<-glm(y~x, data=new.data, family=binomial) 
x1<-seq(min(new.data$x), max(new.data$x), 0.01) 
y1<-predict(mock_model, list(x=x1), type="response") 
plot(new.data$x, new.data$y, xlab="numeric var", ylab="binary var") 
points(x1, y1)

我是编码和这个平台的新手，如果我提供的信息不充分，请提前道歉。

非常感谢任何建议。

Answer 1

以下是使用mtcars和ggplot2包的示例。 ggplot2的语法大致如下：您使用ggplot()命令开始绘图，您可以在其中（但不必）定义美学（aes()选项），其中包括选择轴变量，但也可以包含更改视觉效果的选项，如颜色，线宽等。如果在ggplot()中定义轴变量，请不要忘记放置data赋值（见aes()之外的以下示例。

之后，您可以添加多个地图以绘制特定内容，例如geom_point()的数据点，geom_line()行或许多其他有趣的内容。如果要使用ggplot()命令中指定的变量和数据，只需将geom留空（除了要用于特定aes()的任何可视geom选项外}）。但是，您可以为geom定义新数据和变量，例如在同一图中使用不同的数据源。

data(mtcars)

model_shift <- glm(am ~ mpg, data = mtcars, family = 'binomial')
x <- seq(min(mtcars$mpg), max(mtcars$mpg), .1)
y <- predict(model_shift, list(mpg = x), type = 'response')
plot_data <- data.frame(mpg = x, am = y)

library(ggplot2)
ggplot(aes(x = mpg, y = am), data = plot_data) +
  geom_point()

或者用一条线代替点：

ggplot(aes(x = mpg, y = am), data = plot_data) +
  geom_line()

要了解ggplot2看似无穷无尽的可能性，请查看these 'Top 50' ggplot2 visualizations。要了解特定于软件包的语言，请参阅this tutorial或查看大学图书馆中的Hadley Wickham的书ggplot2: elegant graphics for data analysis。