Les valeurs prédites par la régression logistique à partir de glm et stat_smooth dans ggplot2 sont différents

Je suis en train de faire de cette régression logistique graphique dans ggplot2.

df <- structure(list(y = c(2L, 7L, 776L, 19L, 12L, 26L, 7L, 12L, 8L,
24L, 20L, 16L, 12L, 10L, 23L, 20L, 16L, 12L, 18L, 22L, 23L, 22L,
13L, 7L, 20L, 12L, 13L, 11L, 11L, 14L, 10L, 8L, 10L, 11L, 5L,
5L, 1L, 2L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L), n = c(3L, 7L, 789L, 20L, 14L,
27L, 7L, 13L, 9L, 29L, 22L, 17L, 14L, 11L, 30L, 21L, 19L, 14L,
22L, 29L, 28L, 28L, 19L, 10L, 27L, 22L, 18L, 18L, 14L, 23L, 18L,
12L, 19L, 15L, 13L, 9L, 7L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), x = c(18L,
19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 25L, 26L, 27L, 28L, 29L, 30L, 31L,
32L, 33L, 34L, 35L, 36L, 37L, 38L, 39L, 40L, 41L, 42L, 43L, 44L,
45L, 46L, 47L, 48L, 49L, 50L, 51L, 52L, 53L, 54L, 55L, 56L, 59L,
62L, 63L, 66L)), .Names = c("y", "n", "x"), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-43L))
mod.fit <- glm(formula = y/n ~ x, data = df, weight=n, family = binomial(link = logit),
na.action = na.exclude, control = list(epsilon = 0.0001, maxit = 50, trace = T))
summary(mod.fit)
Pi <- c(0.25, 0.5, 0.75)
LD <- (log(Pi /(1-Pi))-mod.fit$coefficients[1])/mod.fit$coefficients[2]
LD.summary <- data.frame(Pi , LD)
LD.summary
plot(df$x, df$y/df$n, xlab = "x", ylab = "Estimated probability")
lin.pred <- predict(mod.fit)
pi.hat <- exp(lin.pred)/(1 + exp(lin.pred))
lines(df$x, pi.hat, lty = 1, col = "red")
segments(x0 = LD.summary$LD, y0 = -0.1, x1 = LD.summary$LD, y1 = LD.summary$Pi,
lty=2, col=c("darkblue","darkred","darkgreen"))
segments(x0 = 15, y0 = LD.summary$Pi, x1 = LD.summary$LD, y1 = LD.summary$Pi,
lty=2, col=c("darkblue","darkred","darkgreen"))
legend("bottomleft", legend=c("LD25", "LD50", "LD75"), lty=2, col=c("darkblue","darkred","darkgreen"), bty="n", cex=0.75)

Les valeurs prédites par la régression logistique à partir de glm et stat_smooth dans ggplot2 sont différents

Voici ma tentative avec ggplot2

library(ggplot2)
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y/n)) +
geom_point() +
stat_smooth(method = "glm", family = "binomial")
p <- p + geom_segment(aes(
x = LD.summary$LD
, y = 0
, xend = LD.summary$LD
, yend = LD.summary$Pi
)
, colour="red"
)
p <- p + geom_segment(aes(
x = 0
, y = LD.summary$Pi
, xend = LD.summary$LD
, yend = LD.summary$Pi
)
, colour="red"
)
print(p)

Les valeurs prédites par la régression logistique à partir de glm et stat_smooth dans ggplot2 sont différents

Questions

  1. Valeurs prédites pour glm et stat_smooth un look différent. Ce sont ces deux méthodes produit des résultats différents ou il me manque quelque chose ici.
  2. Mon ggplot2 graphique n'est pas exactement comme base de R graphique.
  3. Comment utiliser des couleurs différentes pour des segments de ligne dans ggplot2?
  4. Et comment mettre de la légende dans ggplot2?

Merci d'avance pour votre aide et le temps. Grâce

Votre base de R de l'image n'est pas de la légende (les commandes sont beaux quand même) - je vais le mettre à jour pour éviter toute confusion.
Merci pour votre commentaire. Veuillez voir la légende sur la bottomleft.
ouais, c'est parce que j'ai mis à jour l'image à inclure la légende.
oups, merci @mathématique.café

OriginalL'auteur MYaseen208 | 2012-01-13