Візуалізація регресії Пуассона

Узагальнені лінійні моделі в R

Richard Erickson

Instructor

Коли застосовувати geom_smooth для Пуассона

Найкраще працює з неперервними предикторами
напр., зростання дози й кількості ракових клітин на см$^2$
Інакше використайте boxplot або схожий інструмент

Дослідження дози й клітин раку

Змоделюйте дані
Доза–відповідь
- x: Dose
- y: Кількість ракових клітин на см$^2$

Побудова точок

ggplot(data = dat, aes(x = dose, y = cells)) +
    geom_point()

ggplot із точками

Jitter для точок

ggplot(data = dat, aes(x = dose, y = cells)) +
   geom_jitter(width = 0.05, height = 0.05)

Приклад jitter-точок у ggplot2.

geom_smooth()

ggplot(data = dat, aes(x = dose, y = cells)) +
   geom_jitter(width = 0.05, height = 0.05)
   geom_smooth()

Приклад стандартного geom_smooth() поверх jitter-точок

GLM із geom_smooth()

ggplot(data = dat, aes(x = dose, y = cells)) +
   geom_jitter(width = 0.05, height = 0.05)
   geom_smooth(method = 'glm')

Приклад GLM із geom_smooth() і типовим GLM, тобто LM

Пуассонівський GLM із geom_smooth()

ggplot(data = dat, aes(x = dose, y = cells)) +
   geom_jitter(width = 0.05, height = 0.05) +
   geom_smooth(method = 'glm', method.args = list(family = 'poisson'))

Приклад графіка регресії Пуассона

Підсумок кроків

Побудуйте точки без перекриття
Додайте пуассонівську трендову лінію
Відшліфуйте фігуру (тут не зроблено)

Давайте потренуємось!

Узагальнені лінійні моделі в R