Logit模型比值比的概率曲线

Question

我有一个关于绘制具有多个预测变量的逻辑回归模型的概率曲线的问题.我在这里发布了这个因为我想知道ggplot2特定的解决方案,并从ggplot2中的logit模型创建有用的图形.

所以这是一个例子=

library(car)
mtcars
log <- glm(vs ~ mpg + am, data=mtcars, family=binomial)
summary(log)

这提供了logit coefs(log odds),但是我想知道如何为mpg的所有"级别"和ggplot2中的所有"级别"预测Y = 1.基本上,我如何使用ggplot2创建对解释logit模型结果有用的图？当有多个预测变量时,我特别想知道解决方案.

编辑:

我特别询问生成具有预测值或优势比的图表.

Answer 1

这个怎么样:

library(car)
mtcars
#Change your model name because log is also a function
logodds <- glm(vs ~ mpg + am, data=mtcars, family=binomial)
summary(logodds)

library(ggplot2)
new.data = with(mtcars, expand.grid(am = unique(am),
                                    mpg = seq(min(mpg), max(mpg))))

new.data$vs <- predict.glm(logodds, newdata = new.data, type = "response")

ggplot(new.data, aes(mpg, vs, colour = am)) + geom_line(aes(group = am))