为什么 glm() 和 polynomial() 生成的图之间存在差异

Question

library(polynom)
set.seed(12345)
x<-seq(1,5,0.01)
lp<-rnorm(401,-0.7,1)-20*x+7*x^2
link_lp <- exp(lp)/(1 + exp(lp))
y<-(runif(401) < link_lp)
f<-glm(y~poly(x,degree=2),family="binomial")
par(mfrow=c(1,3))
plot(x,f$linear.predictors)
plot(polynomial(coef(f)),xlim=c(1,5))
plot(x,f$fitted)

用上述代码生成的数字

linear predictor 和 polynomial() 产生的数字应该是相同的，但实际上它们是不同的。我的代码有什么问题？

Answer 1

你需要学习help("poly")，需要学习什么是正交多项式。

f<-glm(y~poly(x,degree=2, raw = TRUE),family="binomial")
par(mfrow=c(1,3))
plot(x,f$linear.predictors)
plot(polynomial(coef(f)),xlim=c(1,5))
plot(x,f$fitted)

为什么 glm() 和 polynomial() 生成的图之间存在差异

why the difference between plot produced by glm() and polynomial()

r

logistic-regression

polynomials