Скажем, у меня есть следующий набор данныхR - логистическая кривая участок агрегатных точек
bodysize=rnorm(20,30,2)
bodysize=sort(bodysize)
survive=c(0,0,0,0,0,1,0,1,0,0,1,1,0,1,1,1,0,1,1,1)
dat=as.data.frame(cbind(bodysize,survive))
Я понимаю, что функция GLM участок имеет несколько хороших участков, чтобы показать вам подходят, но я бы все-таки хотел бы создать начальный участок с:
1) сырых точками данных 2) кривого loigistic и как 3) Прогнозируемыми точки 4) и суммарные точки для ряда уровней предикторов
library(Hmisc)
plot(bodysize,survive,xlab="Body size",ylab="Probability of survival")
g=glm(survive~bodysize,family=binomial,dat)
curve(predict(g,data.frame(bodysize=x),type="resp"),add=TRUE)
points(bodysize,fitted(g),pch=20)
Все отлично до здесь.
Теперь я хочу, чтобы построить реальные показатели выживаемости данных для данных уровней x1
dat$bd<-cut2(dat$bodysize,g=5,levels.mean=T)
AggBd<-aggregate(dat$survive,by=list(dat$bd),data=dat,FUN=mean)
plot(AggBd,add=TRUE)
#Doesn't work
Я пытался соответствовать AggBd к набору данных, используемых для модели, и все то другие вещи, но я просто не могут построить эти два вместе. Есть ли способ обойти это? Я в основном хочу переопределить последний сюжет по тем же осям.
Помимо этой конкретной задачи, я часто задаюсь вопросом, как переопределить различные графики, которые отображают разные переменные, но имеют аналогичные масштаб/диапазон на двумерных графиках. Я бы очень признателен вам за вашу помощь.
