Logistic迴歸圖給出一條直線，而不是S形曲線

Question

我正在策劃一個迴歸的結果，但不是預期的S曲線，我得到了一條直線是這樣的：

這是，我使用的代碼：

我創建了一個範圍從原來的x軸數據的，它轉換成數據幀，然後預測並提請線。

model = glm(SHOT_RESULT~SHOT_DISTANCE,family='binomial',data = df_2shot) 
summary(model) 
#Eqn : P(SHOT_RESULT = True) = 1/(1 + e^-(0.306 - 0.0586(SHOT_DISTANCE))) 

r = range(df_2shot$SHOT_DISTANCE) # draws a curve based on prediction 
x_range = seq(r[1],r[2],1) 
x_range = as.integer(x_range) 
y = predict(model,data.frame(SHOT_DISTANCE = x_range),type="response") 
plot(df_2shot$SHOT_DISTANCE, df_2shot$SHOT_RESULT, pch = 16, 
     xlab = "SHOT DISTANCE", ylab = "SHOT RESULT") 
lines(x_range,y) 

附註：我下面這個教程：http://www.theanalysisfactor.com/r-glm-plotting/

任何見解將不勝感激！謝謝！ :)

Answer 1

哈哈，我看到發生了什麼事。這是因爲你繪製的範圍。我看到您的評論線曲線的函數形式，我把它定義爲一個函數：

f <- function (x) 1/(1 + exp(-0.306 + 0.0586 * x)) 

現在，如果我們繪製

x <- -100 : 100 
plot(x, f(x), type = "l") 

物流曲線具有近線形在中間。這就是你到達的地方！