Actualizado por ultima vez el 7 de mayo de 2021, por .
A menudo, es posible que le interese graficar la curva de un modelo de regresión logística ajustado en R.
Afortunadamente, esto es bastante fácil de hacer y este tutorial explica cómo hacerlo tanto en base R como en ggplot2.
Ejemplo: trazar una curva de regresión logística en base R
El siguiente código muestra cómo ajustar un modelo de regresión logística usando variables del conjunto de datos integrado de mtcars en R y luego cómo trazar la curva de regresión logística:
#fit modelo de modelo de regresión logística <- glm (vs ~ hp, data = mtcars, family = binomial) #definir un nuevo marco de datos que contenga la variable predictora newdata <- data. marco (hp = seq (min (mtcars $ hp), max (mtcars $ hp), len = 500 )) #utilizar modelo ajustado para predecir valores de vs newdata $ vs = predecir (modelo, newdata, type = " response ") #plot gráfico de curva de regresión logística (vs ~ hp, data = mtcars, col = " steelblue ") líneas (vs ~ hp, newdata, lwd = 2 )
El eje x muestra los valores de la variable predictora hp y el eje y muestra la probabilidad predicha de la variable de respuesta am .
Podemos ver claramente que los valores más altos de la variable predictora hp están asociados con menores probabilidades de la variable de respuesta frente a igual a 1.
Ejemplo: trazar una curva de regresión logística en ggplot2
El siguiente código muestra cómo ajustar el mismo modelo de regresión logística y cómo trazar la curva de regresión logística usando la biblioteca de visualización de datos ggplot2 :
biblioteca (ggplot2) #plot curva de regresión logística ggplot (mtcars, aes (x = hp, y = vs)) + geom_point (alfa = .5) + stat_smooth (método = " glm ", se = FALSE, método. args = lista (familia = binomio))
Tenga en cuenta que esta es exactamente la misma curva producida en el ejemplo anterior utilizando la base R.
Siéntase libre de modificar también el estilo de la curva. Por ejemplo, podríamos convertir la curva en una línea discontinua roja:
biblioteca (ggplot2)
#plot curva de regresión logística
ggplot (mtcars, aes (x = hp, y = vs)) +
geom_point (alfa = .5) +
stat_smooth (método = " glm ", se = FALSE, método. args = lista (familia = binomio),
col = " rojo ", lty = 2 )
Recursos adicionales
Introducción a la regresión logística
Cómo realizar una regresión logística en R (paso a paso)
Cómo realizar una regresión logística en Python (paso a paso)
- https://r-project.org
- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
