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如何根据glm模型绘制变量的预测概率

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我想绘制作为glm模型一部分的每个变量，其中y轴是预测概率，x轴是变量水平或值 . 这是我为了做到这一点而尝试的代码：

数据：

dat <- read.table(text = "target apcalc    admit   num
     0        0        0         21
     0        0        1         24
     0        1        0         55
     0        1        1         72
     1        0        0         5
     1        0        1         31
     1        1        0         11
     1        1        1         3",  header = TRUE)

glm模型：

f<-glm(target ~ apcalc + admit +num, data = dat,family=binomial(link='logit'))

提供所需图表的循环：

for(i in 1:length(f$var.names)){
          plot(predict(f,i.var.names=i,newdata=dat,type='response'))
      }

我得到一个奇怪的情节作为输出（x轴上的“索引”和y轴上的“预测（f，i.var.names = i，newdata = dat，type ='response'）” . 我该如何修复我的代码是为了得到想要的结果？（我还没有声誉，以便在这里展示它）

r loops plot glm

2 回答

  • 0

    下图用预测的概率绘制所有变量，

    f<-glm(target ~ apcalc + admit +num, data=dat,family=binomial(link="logit"))

PredProb=predict(f,type='response') #predicting probabilities

par(mfrow=c(2,2))
for(i in names(dat)){
  plot(dat[,i],PredProb,xlab=i)
}
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  • 1

    在运行f <-glm（.....）部分时，f $ var.names给出NULL作为输出 . 那里肯定有一些错误 .

    f<-glm(target ~ apcalc + admit +num, data=dat,family=binomial("logit"))

f

Call:  glm(formula = target ~ apcalc + admit + num, family = binomial("logit"), 
    data = dat)

Coefficients:
(Intercept)       apcalc        admit          num  
     2.2690       3.1742       2.4406      -0.1721  

Degrees of Freedom: 7 Total (i.e. Null);  4 Residual
Null Deviance:      11.09 
Residual Deviance: 5.172        AIC: 13.17

f$var.names
NULL
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