朱莉娅：GLM阴谋logit函数

2017-04-05 48 views 0 likes

我正在处理大量数据，只是使用glm在茱莉亚计算逻辑回归。我所做的是检查就业率的不同影响，我有0或1. 现在我想绘制我的结果。我有gilman/hill书，他们在那里做类似的练习，但在R（也是glm）。他们绘制的是：朱莉娅：GLM阴谋logit函数

fit.1 <- glm(switch ~ dist, family=binomial(link="logit")) 

jitter.binary <- (a, jitt=.05){ 
    ifelse(a==0, runif(length(a), 0, jitt), runif(length(a), 1-jitt, 1)) 
    } 

switch.jitter <- jitter.binary(X) 
plot(dist, switch.jitter) 
curve(invlogit (coef(fit.1)[1] + coef(fit.1)[2]*x), add=TRUE)

我的问题是很基本的，我认为，我该怎么做朱莉娅类似的东西，因为我不是很喜欢将R代码。而对于我使用Plots.jl的地块

我希望有人能够帮助我，如果您需要更多信息，请让我知道。

干杯

来源

2017-04-05 DoubleBass

回答

using Plots 
plot(x, predict(fit1), seriestype = :line) #where x is your predictor variable

更新以包括@pkofod的评论

来源

2017-04-05 12:07:22

或只是积（X，预测（FIT1）行=：线） – pkofod

澄清：该行的默认值关键字是：路径。路径只会在第一对（x，y）到第二对，第三对，...最后一对之间划一条线。如果你指定了line =：line，它将首先按x排序，这样你就可以得到你的“平常”的线条图，而不必先排序x和关联的y。 – pkofod

不错的@pkofod！ –

朱莉娅：GLM阴谋logit函数

回答

相关问题