使用 ggplot 绘制逻辑回归线：警告消息：`stat_smooth()` 中的计算失败：未使用的参数（数据 = 数据）

Question

我正在尝试使用 ggplot 绘制二元回归线和用于练习的真实数据集。问题：以公里为单位的距离是否是选择汽车作为前往足球场的交通工具的预测因素。

变量 A2 被二分（1 = Auto（汽车）和 0 = kein Auto（无汽车）），现在称为 A2_auto

dataset %>%
mutate(A2_auto = car::recode(.$A2,
"1 = 1; 2:9 = 0", 
as.factor = FALSE)) -> dataset

dataset$A2_auto <- factor(dataset$A2_auto, labels = c("kein Auto",
                                                        "Auto"))

在我计算了确定系数（显着但奇数比非常低）之后，我想用 ggplot 绘制回归曲线：

ggplot(data=dataset, aes(x=A21, y=A2_auto)) + 
  geom_point(alpha=.5) +
  stat_smooth(method="glm.fit", se=FALSE, method.args = list(family=binomial))

但是我收到一条警告消息：

>`geom_smooth()` using formula 'y ~ x'
Warnmeldung:
Computation failed in `stat_smooth()`:
Unused Argument (data = data)

散点图中没有回归线。不明白为什么：

这是数据帧的结构：

'data.frame':   689 obs. of  3 variables:
 $ A2     : dbl+lbl [1:689] 1, 1, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 6, 7, 7, 3, 6, 6, 6, 6, 6, 6, 6...
   ..@ label        : chr "Mit welchem Verkehrsmittel legen Sie die größte Distanz zum Stadion zurück, wenn Sie ein Bundesliga-Heimspiel b"| __truncated__
   ..@ format.spss  : chr "F40.0"
   ..@ display_width: int 0
   ..@ labels       : Named num  1 2 3 4 5 6 7 8 9
   .. ..- attr(*, "names")= chr [1:9] "PKW" "Bahn (Fernverkehr)" "Bahn (Nahverkehr)" "Fernbus" ...
 $ A21    : num  1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
  ..- attr(*, "label")= chr "Distanz in km"
  ..- attr(*, "format.spss")= chr "F8.2"
  ..- attr(*, "display_width")= int 0
 $ A2_auto: Factor w/ 2 levels "kein Auto","Auto": 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 ...

感谢您的帮助！

编辑 1: 这是 dput(head(dataset,50)) 的输出：

structure(list(A2 = structure(c(1, 1, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 7, 
7, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 7, 
7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 6, 7, 7, 3, 6, 6, 6, 6, 6, 6), label = "Mit welchem Verkehrsmittel legen Sie die größte Distanz zum Stadion zurück, wenn Sie ein Bundesliga-Heimspiel besuchen? - Selected Choice", format.spss = "F40.0", display_width = 0L, labels = c(PKW = 1, 
`Bahn (Fernverkehr)` = 2, `Bahn (Nahverkehr)` = 3, Fernbus = 4, 
`Fan-/Reisebus` = 5, ÖPNV = 6, Fahrrad = 7, `Zu Fuß` = 8, Sonstige = 9
), class = c("haven_labelled", "vctrs_vctr", "double")), A21 = c(1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 4, 4, 4, 
6, 6, 6, 6, 6, 6, 6), A2_auto = structure(c(2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("kein Auto", 
"Auto"), class = "factor")), row.names = c(NA, 50L), class = "data.frame")

当我将模型从 glm.fit 更改为 glm 时，出现了另一条警告消息：

ggplot(data=dataset, aes(x=A21, y=A2_auto)) + 
  geom_point(alpha=.5) +
  stat_smooth(method="glm", se=FALSE, method.args = list(family=binomial))

输出：

`geom_smooth()` using formula 'y ~ x'
Warnmeldungen:
1: glm.fit: algorithm did not converge 
2: Computation failed in `stat_smooth()`:
y values must be 0 <= y <= 1

我也将变量二分为0和1（没有因子），同样的错误出现了：

dataset %>%
  mutate(A2_auto = car::recode(.$A2,
  "1 = 1; 2:9 = 0", 
  as.factor = TRUE)) -> dataset

`geom_smooth()` using formula 'y ~ x'
Warnmeldungen:
1: glm.fit: algorithm did not converge 
2: Computation failed in `stat_smooth()`:
y values must be 0 <= y <= 1

我将按照评论中的建议尝试使用 mtcars 重现我的示例。

Answer 1

我想我已经找到了解决办法。与数据集 mtcars 对比后，我仔细查看了我的数据集中的变量 A2_auto ，发现该变量毕竟不是数字。于是又转换了一下，二分了。此外，“glm”是评论中描述的正确方法。再次感谢评论中的建议！现在有效了。

使用 ggplot 绘制逻辑回归线：警告消息：`stat_smooth()` 中的计算失败：未使用的参数（数据 = 数据）

Plotting a logistic regression line with ggplot: Warning message: Computation failed in `stat_smooth()`: unused argument (data = data)

r

ggplot2

logistic-regression

geom