Visualizzare i GAM logistici

Modellazione non lineare con Generalized Additive Models (GAM) in R

Noam Ross

Senior Research Scientist, EcoHealth Alliance

Trasformare le scale

Grafici in log-odds

plot(binom_mod)

Convertire gli effetti parziali

plot(binom_mod, pages = 1, trans = plogis)

Convertire gli effetti parziali (2)

plot(binom_mod, pages = 1, trans = plogis)

Aggiungere un intercetta

plot(binom_mod, pages = 1, trans = plogis,
     shift = coef(binom_mod)[1])

Aggiungere un intercetta (2)

plot(binom_mod, pages = 1, trans = plogis,
     shift = coef(binom_mod)[1])

Includere l'incertezza dell'intercetta

plot(binom_mod, pages = 1, trans = plogis,
     shift = coef(binom_mod)[1],
     seWithMean = TRUE)

Migliorare il grafico

plot(binom_mod, pages = 1, trans = plogis, shift = coef(binom_mod)[1],
     seWithMean = TRUE, rug = FALSE, shade = TRUE, 
     shade.col = "lightgreen", col = "purple")

Esercitiamoci!

Modellazione non lineare con Generalized Additive Models (GAM) in R