回帰のプロット

Rで学ぶA/Bテスト

Lauryn Burleigh

Data Scientist

線形回帰線

cor.test(~ Enjoy + Time, data = pizza, 
         method = "pearson")
library(ggplot2)
ggplot(pizza, aes(x = Enjoy, 
                  y = Time)) + 
  geom_point()

y軸にピザを食べる時間、x軸にEnjoyをとった正の相関の散布図。

ggplot(pizza, aes(x = Enjoy, 
                  y = Time)) + 
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm")

y軸にピザを食べる時間、x軸にEnjoyをとった正の相関の散布図。信頼区間付きの青い当てはめ直線あり。

線形予測

linear <- lm(Time ~ Enjoy, 
                data = Pizza) 
Enjoy  <- 12
topredict <-  data.frame(Enjoy) 
prediction <- predict(linear, 
                     newdata = topredict) 

ggplot(pizza, aes(x = Enjoy, y = Time)) + 
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm") +  
  geom_hline(yintercept = prediction) + 
  geom_vline(xintercept = Enjoy)

y軸にピザを食べる時間、x軸にEnjoyをとった正の相関の散布図。信頼区間付きの青い当てはめ直線、x=12とy=6.24の黒い交差線。

グループの表示

ggplot(pizza, aes(x = Enjoy, y = Time, 
                  color = Topping)) + 
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm")

y軸にピザを食べる時間、x軸にEnjoyをとった正の相関の散布図。Pepperoniの点と当てはめ直線はピンク、Cheeseは青。

グループの表示

ggplot(pizza, aes(x = Enjoy, 
                  y = Time)) + 
  geom_point(aes(colour = Topping)) +
  geom_smooth(method = "lm")

y軸にピザを食べる時間、x軸にEnjoyをとった正の相関の散布図。青の当てはめ直線、Cheeseの点はピンク、Pepperoniは青。

ロジスティック線

ggplot(pizza, aes(x = Enjoy, 
                  y = EatAgain)) + 
  geom_point(aes(colour = Topping)) +
  geom_smooth(method = "glm",  
              method.args = 
                 list(family = 
                      "binomial"))

x軸にEnjoy、y軸にEatAgain（0/1）の散布図。曲線のロジスティック回帰線あり。

ロジスティック予測

Enjoy  <- 12

ggplot(pizza2, aes(x = Enjoy, 
                   y = EatAgain)) + 
  geom_point(aes(colour = Topping)) +
  geom_smooth(method = "glm",  
              method.args = 
              list(family = 
                   "binomial")) +
  geom_vline(xintercept = Enjoy)

x軸にEnjoy、y軸にEatAgain（0/1）の散布図。Pepperoniはピンク、Cheeseは青。曲線のロジスティック回帰線と、x=12の黒い垂直線。

¡Vamos a practicar!

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