点的逻辑图解释我试图理解逻辑图中的要点。 当我使用“Fit Y by X”（Y 名义值和 X 连续值）时，我得到一条逻辑曲线。曲线是完全可以理解的，但这些点对我来说毫无意义。JMP 帮助说：“逻辑概率图全面展示了逻辑模型的拟合情况。 在每一个X值，概率尺度y方向被划分（划分）为每个响应类别的概率。 概率以曲线之间的垂直距离来衡量，所有概率的总和是类别概率总和为 1。”Y 只有 2 个级别，这提供了对从 X 轴到曲线的垂直距离以及曲线上方的距离的解释 - 这些是两个类别的概率。但关于这些点，我能找到的唯一解释是：“数据标记是在它们的位置绘制的X - 协调，与y位置在与该行的响应类别对应的范围内随机抖动。”有人能告诉我这是什么意思吗？为什么我希望这些点随机抖动？
回复：点的逻辑图解释我在解释这一点时也遇到了同样的困难，但颜色确实很有帮助，谢谢马克！回复：点的逻辑图解释尝试按状态着色，看看这是否有助于解释 Logistic 中的马赛克图。
回复：点的逻辑图解释我和戴尔有基本相同的问题。我想做一个情节：
a) 显示估计的逻辑曲线
b) 以提供有关分类响应变量值的信息的方式显示数据。
我主要使用逻辑回归来处理二元响应数据。这是使用经典泰坦尼克号生存数据的示例。响应变量是“状态”，取生存或死亡的值。使用图形生成器，我可以绘制我相信 Dale 在他的上一篇文章中提到的图，但没有逻辑回归曲线：
这有抖动，这是至关重要的，但正是抖动以某种方式受到限制，清楚哪些数据点属于“幸存”，哪些数据点属于“死亡”。
这是运行逻辑回归模型时得到的图：
现在每个点的垂直位置似乎是完全随机的，因此它不提供任何信息。我是否遗漏了有关垂直局部含义的信息？我理解抖动的价值，但看起来抖动太大了，以至于人们无法辨别哪些数据点属于响应的哪一类别。
有没有一种方法（通过 GUI）来组合这些类型的图，以便我们可以使用图形生成器创建图，并叠加逻辑曲线？
谢谢，
本
回复：点的逻辑图解释不幸的是，沿 0 和 1 水平线的抖动不起作用，因为沿 x 轴的位置很重要并且已在数据中确定。 您只能在 Y 方向上抖动。
回复：点的逻辑图解释感谢您的解释。 我想我觉得这个显示对于 2 层的情况根本没有用处。 我会将其与比较组（每对或 Tukey HSD）的圆圈的方差分析显示一起归档。 大多数 JMP 显示信息丰富且有用，但我认为这些显示是该规则的例外。 对于密集点，抖动是可以的，但它们可能会沿着 0 和 1 水平线抖动。回复：点的逻辑图解释横坐标是收入值。 纵坐标位于逻辑曲线下方，因为数据是购买？ = 1。
您不应将纵坐标值解释为概率。 垂直位置没有这样的意义。标记放置在 0 和购买的条件概率之间？ = 1，有抖动。 边际概率是标记之间的差异和购买的条件概率？ = 1 表示所有数据都是逻辑曲线。
根据您的喜好，逻辑回归绘图标记的一些图：使用数字分类级别或分配索引并使用结果作为纵坐标。 这种方式会导致两个问题。 第一个问题是标记在密集分布中重叠。 解决方案是抖动。 （提示，提示）第二个问题是这个解决方案太简单了。 它不能推广到超过两个级别的情况。 （想象一下在我之前的年龄与身高示例中以这种方式绘制数据。）
回复：点的逻辑图解释我不跟随。让我们使用更简单的示例，其中只有两个组：购买者和非购买者。我创建了一个模拟数据集，这是我得到的图：
我强调了收入最高的点——购买概率最高的点。你能解释一下为什么这个点位于现在的位置吗？垂直方向上的随机抖动似乎使其购买或不购买的概率接近 50%。我想要什么？我想我更愿意显示实际积分（购买或非购买，即 0 或 1）。然后我可以直观地评估估计的逻辑曲线如何符合这些实际点（就像我使 Y 变量连续时得到的那样）。我不确定上面的图表告诉我关于这些点的什么信息。然而，曲线是清晰的。
回复：点的逻辑图解释逻辑图与马赛克图相关。 两者都是比例或概率与预测变量水平的可视化。 马赛克图通常使用面积来描述分类预测变量的比例（垂直）和样本大小（水平）。 马赛克图和逻辑图均在图框右侧显示一个勾号，以指示累积边际概率。 Logistic 曲线显示取决于连续预测变量的条件概率的每个 Logit 的曲线。
将数据和模型（函数图）绘制在一起有助于回归。 该图可用于评估回归假设和整体数据质量并检测不拟合情况。 数据如何被封装？ 特别是，纵坐标值应该是多少？JMP 将标记放置在概率 0、Logistic 曲线和 1 的边界之间。 但标记到底应该绘制在哪里呢？ 边际概率？ 在边界条件概率之间的中间位置？ JMP 添加抖动，使标记垂直展开。
这种方式有助于评估拟合度和数据。
您究竟会如何绘制数据？
