ggplot2と二項GLM

R における Generalized Linear Models

Richard Erickson

Instructor

データから何が読み取れるか？

通勤距離はバス利用確率に影響するか？

ggplot(bus, aes(x = MilesOneWay, y = Bus)) + geom_point()

点のみのプロット

geom_jitter()

gg_jitter <- ggplot(bus, aes(x = MilesOneWay, y = Bus)) +
             geom_jitter(width = 0, height = 0.05)
print(gg_jitter)

ジッタープロット

geom_smooth()

gg_jitter + geom_smooth()

平滑化ジオムを追加したジッタープロット

因子型から数値型へ

str(bus)
bus$Bus2 <- as.numeric(bus$Bus) - 1

geom_smooth()

gg_jitter + geom_smooth()

データを文字型から数値型に変換

線形モデル

gg_jitter + geom_smooth(method = 'glm')

ggJitterに線形モデルを追加

ロジスティック回帰

ggJitter + 
geom_smooth(method = 'glm',
            method.args = list(family = "binomial"))

ロジスティック曲線を追加したggJitter

gg_jitter + 
    geom_smooth(method = 'glm',
                method.args = list(family = binomial(link = 'logit')),
                se = FALSE, color = 'red') +
    geom_smooth(method = 'glm',
                method.args = list(family = binomial(link = 'probit')),
                se = FALSE, color = 'blue')

logitとprobitの両曲線を描画したggJitter

手順のまとめ

重複を避けるためにジッタープロットを使用する
平滑化ジオムを追加する
適切なメソッドとファミリーを指定する
図を整える（本コースでは省略）

練習しましょう！

R における Generalized Linear Models