繪製一個概率公式

我運行了一個logit模型並試圖繪製概率曲線。我在這裏發佈的問題而不是統計板，因爲它是一個比問題更重要的R問題，或者至少我是這麼認爲的。繪製一個概率公式

我的模型看起來像：

mod1 = glm(factor(status1) ~ our_bid1 + factor(state) + factor(type), 
      data=mydat, family=binomial(link="logit")) 
print(summary(mod1))

Status1是具有兩個等級，從0至20 our_bid範圍的一個因素，狀態是11個級別（頂10人口稠密和一個其是其它），和類型有三個水平。

要獲得預測的概率，我跑到下面的代碼

all.x1 <- expand.grid(status1=unique(status1), our_bid1=unique(our_bid1), 
         state=unique(state), type=unique(type)) 

y.hat.new1 <- predict(mod1, newdata=all.x1, type="response")

當我想要繪製曲線發生的問題。考慮到模型，我試圖對我們的出價有一個一般的曲線。

plot(our_bid1<-000:1600, 
    predict(mod1, newdata=data.frame(our_bid1<-c(000:1600)), type="response"), 
    lwd=5, col="blue", type="l") 

Error in model.frame.default(Terms, newdata, na.action = na.action, xlev = object$xlevels) : 
    variable lengths differ (found for 'factor(state)') 
In addition: Warning message: 
'newdata' had 1601 rows but variable(s) found have 29532 rows

我是否必須在plot命令中指定所有獨立變量？我究竟做錯了什麼？

來源

2012-02-10 ATMathew

這是不可複製的，這將是一個更容易一些，如果它是（即給我們的mydata工作的例子）
你需要指定的值，所有獨立的（我更喜歡「預測」）變量
您的規格混淆<-和=（不是相當互換，雖然他們是在轉讓的情況下）：你想要的東西像

（我在這裏需要一些文字，所以SO會正確格式化代碼）

bidvec <- 0:1600 
plot(bidvec,predict(mod1, 
    newdata=data.frame(our_bid1=bidvec, 
         state=ref_state,type=ref_type), 
         type="response"), 
lwd=5, col="blue", type="l")

來源

2012-02-10 19:45:57

繪製一個概率公式

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