Question

我运行了一个logit模型，并试图绘制概率曲线。我在这里发布的问题而不是统计数据板，因为它更像是一个R问题，而不是统计数据，或者至少我认为是这样。

我的模型看起来像：

mod1 = glm(factor(status1) ~ our_bid1 + factor(state) + factor(type),
           data=mydat, family=binomial(link="logit"))
print(summary(mod1))

Status1是一个有两个等级的因子，our_bid的范围是0到20，状态是11个等级（前10个人口众多，另一个是其他等级），类型有三个等级。

为了获得预测的概率，我运行了以下代码

all.x1 <- expand.grid(status1=unique(status1), our_bid1=unique(our_bid1),
                      state=unique(state), type=unique(type))

y.hat.new1 <- predict(mod1, newdata=all.x1, type="response")

当我尝试绘制曲线时会出现问题。考虑到模型，我试图在我们的出价中有一个变化的一般曲线。

plot(our_bid1<-000:1600, 
     predict(mod1, newdata=data.frame(our_bid1<-c(000:1600)), type="response"),
     lwd=5, col="blue", type="l")

Error in model.frame.default(Terms, newdata, na.action = na.action, xlev = object$xlevels) : 
  variable lengths differ (found for 'factor(state)')
In addition: Warning message:
'newdata' had 1601 rows but variable(s) found have 29532 rows

我是否必须在plot命令中指定所有自变量？我做错了什么？

Answer 1

这是不可复制的，如果它是更容易的（即给我们一个mydata的工作示例）
您需要指定所有独立（我更喜欢“预测变量”）变量的值
您的规范混淆了<-和=（它们不是相当可互换，尽管它们位于分配的上下文中）：您想要类似

（我需要一些文字，所以SO会正确格式化代码）

bidvec <- 0:1600
plot(bidvec,predict(mod1,
    newdata=data.frame(our_bid1=bidvec,
                       state=ref_state,type=ref_type),
                        type="response"), 
lwd=5, col="blue", type="l")

绘制概率方程

1 个答案: