逻辑回归中连续变量的交互作用图

Question

我用连续预测变量之间的相互作用拟合了逻辑回归模型。

我在 R 的 sjPlot 包中使用了 plot_model() 函数来获得这个交互图，但我无法弄清楚这个函数是如何将体积分类为 2 个因素的。

require(ISLR)
require(sjPlot)

m1=glm(Direction ~ Lag1 + Lag4* Volume ,data=Smarket,family ="binomial" )

plot_model(m1,type = "int",colors =rainbow(3))

0.36和3.15分别对应最小和最大音量。

谁能帮我解释一下这个情节？

还有其他方法可以为逻辑回归绘制此交互图吗？

谢谢

Answer 1

相互作用发生在两个连续变量之间。该图使用 Lag4 作为 x 轴变量，然后选择 Volume 的几个值来显示 Direction 和 Lag4 之间的关系如何随着不同的值而变化Volume。默认情况下，选择 Volume 的最小值和最大值。您可以使用 mdrt.values 参数来显示 Volume 的中位数和四分位数或 Volume 的均值和标准差（有关其他选项，请参阅帮助）。例如：

theme_set(theme_classic()) # Set ggplot theme

plot_model(m1, type="int", colors=rainbow(3), mdrt.values="quart")
plot_model(m1, type="int", colors=rainbow(3), mdrt.values="meansd")

另一个选项是热图，它允许您在 x 轴和 y 轴上绘制交互变量，并使用颜色表示 Direction 等于 "Up" 的概率。例如：

# Create grid of Lag1 and Volume values for prediction
pred.dat = expand.grid(Lag1 = median(Smarket$Lag1),
                       Lag4 = seq(min(Smarket$Lag4), max(Smarket$Lag4), length=100),
                       Volume = seq(min(Smarket$Volume), max(Smarket$Volume), length=100))

# Add predictions
pred.dat$Direction = predict(m1, newdata=pred.dat, type="response")

# Plot heatmap
ggplot(pred.dat, aes(Lag4, Volume, fill=Direction)) + 
  geom_tile() +
  scale_fill_gradient2(low="red", mid="white", high="blue", 
                       midpoint=median(pred.dat$Direction)) +
  labs(title='Probability of Direction="Up"',
       fill="Probability")

上图表示下方热图中的常数线 Volume。例如，当 Volume 为 1.12（上图左侧图中的红线）时，您可以在下面的热图中看到颜色从蓝色变为白色再变为红色，表示 Direction="Up" 的概率递减为 Lag4 增加，正如我们在上图中看到的那样。

逻辑回归中连续变量的交互作用图

Interaction plots for continuous variables in logistic regression

plot

interaction

r

logistic-regression

sjplot