将逻辑回归与条形图相结合以获得成熟度结果

Question

我正在尝试展示鱼类成熟度时间表的逻辑回归分析结果。以下是我的可重现代码。

#coded with R version R version 3.0.2 (2013-09-25)
#Frisbee Sailing 
rm(list=ls())
library(ggplot2)
library(FSA)
#generate sample data 1 mature, 0 non mature
m<-rep(c(0,1),each=25)
tl<-seq(31,80, 1)
dat<-data.frame(m,tl)
# add some non mature individuals at random in the middle of df to
#prevent glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred error
tl<-sample(50:65, 15)
m<-rep(c(0),each=15)
dat2<-data.frame(tl,m)
#final dataset
data3<-rbind(dat,dat2)

ggplot 可以生成逻辑回归图，显示所使用的每个数据点，代码如下：

#plot logistic model
ggplot(data3, aes(x=tl, y=m)) + 
   stat_smooth(method="glm", family="binomial", se=FALSE)+
   geom_point()

我想结合获得的给定大小的成熟概率，并使用以下代码绘制：

#plot proportion of mature 
#clump data in 5 cm size classes
l50<-lencat(~tl,data=data3,startcat=30,w=5)
#table of frequency of mature individuals by size
mat<-with(l50, table(LCat, m))
#proportion of mature
mat_prop<-as.data.frame.matrix(prop.table(mat, margin=1))
colnames(mat_prop)<-c("nm", "m")
mat_prop$tl<-as.factor(seq(30,80, 5))
# Bar plot probability mature 
ggplot(mat_prop, aes(x=tl,y=m)) +
 geom_bar(stat="bin")

我一直在尝试做的是制作一个结合两者的图表，但没有成功，因为轴是相同的，所以应该很简单，但我似乎无法使它工作。我试过：

ggplot(mat_prop, aes(x=tl,y=m)) +
 geom_bar(stat="bin")+
 stat_smooth(method="glm", family="binomial", se=FALSE)

但不起作用。任何帮助将不胜感激。我是新手，所以无法将生成的图表添加到此 post。

Answer 1

我发现您的代码存在三个问题：

在 geom_bar() 中使用 stat="bin" 与给定 y 轴值 (y=m) 不一致。如果您分箱，那么您计算一个区间内 x 值的数量并将该计数用作 y 值，因此无需将您的数据映射到 y 轴。
glm-plot 的数据在 data3 中，但您的组合图仅使用 mat_prop.
两个图的 x 轴实际上并不完全相同。在条形图中，您在 x 轴上使用因子变量，使轴离散，而在 glm 图中，您使用数值变量，这导致连续的 x 轴。

以下代码给出了结合您的两个图的图表：

mat_prop$tl<-seq(30,80, 5)
ggplot(mat_prop, aes(x=tl,y=m)) +
   geom_bar(stat="identity") +
   geom_point(data=data3) +
   geom_smooth(data=data3,aes(x=tl,y=m),method="glm", family="binomial", se=FALSE)

我可以运行在首先采购您的脚本来定义所有变量之后。上述三个问题解决如下：

我使用 geom_bar(stat="identity") 是为了不在条形图中使用分箱。
我在 geom_point 和 geom_smooth 中使用 data 参数，以便为这些部分使用正确的数据 (data3)剧情.
我重新定义 mat_prop$tl 使其成为数字。然后它与data3中的列tl一致，也是数字。

(点数我也加了，不想要的直接去掉geom_point(data=data3)即可。)

剧情如下：

将逻辑回归与条形图相结合以获得成熟度结果

Combine logistic regression with bar graph for maturity results

r

ggplot2