Можно ли построить регрессию logisti c с категориальными переменными в качестве независимых переменных?

Question

Я пробовал и r plot, и ggplot. Они не позволяют строить кривую регрессии logisti c, когда у вас есть категориальные переменные в качестве независимых переменных (ось X). Когда я попытался после преобразования категориальных переменных в случайные числа, это сработало. Но это сбивает с толку. Есть какое-то решение или я что-то упустил? Заранее спасибо.

Например:

g <- ggplot(decision_use, aes(x=decision, y=use)) + geom_point(alpha=.1) +
  geom_smooth(method = "glm", 
    method.args = list(family = "binomial"), 
    se = FALSE)

и

plot(decision, use)
g=glm(use~decision,family=binomial, decision_use)
curve(predict(g,data.frame(decision=x),type="resp"),add=TRUE)

С решением в качестве типов людей и использовать в качестве 1 или 0.

Answer 1

Я использую этот пакет, который дает вам отличные сюжеты эффектов.

Пусть LogitModel будет вашим Logisti c Модель регрессии

install.packages("effects") # only need to do once. 
library(effects)
plot(allEffects(LogitModel))

Надеюсь, это поможет

Answer 2

Вот большой набор примеров https://data.library.virginia.edu/visualizing-the-effects-of-logistic-regression / Он не использует ggplot, но имеет пример влияния категориальной переменной среди примеров.

Один с ggplot https://blogs.uoregon.edu/rclub/2016/04/05/plotting-your-logistic-regression-models/