朱莉婭：GLM陰謀logit函數

Question

我正在處理大量數據，只是使用glm在茱莉亞計算邏輯迴歸。我所做的是檢查就業率的不同影響，我有0或1. 現在我想繪製我的結果。我有gilman/hill書，他們在那裏做類似的練習，但在R（也是glm）。 他們繪製的是：

fit.1 <- glm(switch ~ dist, family=binomial(link="logit")) 

jitter.binary <- (a, jitt=.05){ 
    ifelse(a==0, runif(length(a), 0, jitt), runif(length(a), 1-jitt, 1)) 
    } 

switch.jitter <- jitter.binary(X) 
plot(dist, switch.jitter) 
curve(invlogit (coef(fit.1)[1] + coef(fit.1)[2]*x), add=TRUE) 

我的問題是很基本的，我認爲，我該怎麼做朱莉婭類似的東西，因爲我不是很喜歡將R代碼。 而對於我使用Plots.jl的地塊

我希望有人能夠幫助我，如果您需要更多信息，請讓我知道。

乾杯

Answer 1

using Plots 
plot(x, predict(fit1), seriestype = :line) #where x is your predictor variable 

更新以包括@pkofod的評論