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我在 R 中运行以下逻辑回归模型，其中一个重要的预测变量是our_bid，它是一个数值和连续变量，范围从 0.30 到 0.80。当我尝试使用效果包绘制模型的概率曲线时，我期望我可以根据our_bid0.00 到 2.00 预测响应变量。即使这些值不存在于我的数据集中，我认为我可以使用该模型来预测当前在our_bid.

mod1 = glm(factor(won_ping) ~ our_bid +
  age_of_oldest_driver2 + 
  credit_type2 + 
  coverage_type2 +
  home_owner2 +
  state2 +
  currently_insured2 +
  hour_of_day4 +
  vehicle_driver_score,
  data=dat, family=binomial(link="logit"))

Predict.Plot(mod1, pred.var = "our_bid", our_bid = 250, age_of_oldest_driver2 = "22 to 25",      
             credit_type2 = "FAIR", coverage_type2 = "BASIC", home_owner2 = "1",      
             state2 = "top", currently_insured2 = "1", hour_of_day4 = "1pm to 7pm",      
             vehicle_driver_score = "0", plot.args = "list(xlim=c(0,100))", type = "response")

这将导致下图，它没有给出从 0 到 1.00 的所有预测值。我不确定为什么我不能使用统计模型来预测该变量 ( our_bid) 中值的范围之外。

在此处输入图像描述

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我看不到对上述rms软件包的任何需求，并且该Predict.Plot功能不在标准软件包中rms或任何标准软件包中。

如果您指的是包中的Predict.Plot函数，则在该部分中指定仅设置窗口的宽度，并且对预测没有任何作用。如果您阅读帮助页面的详细信息部分，您会看到如果您想指定预测变量的范围，则需要为预测变量提供 2 个值（否则它只使用用于拟合的数据范围该模型）。所以看起来你想要或类似的东西。如果您以可重现的格式提供一些数据，那么我们可以进行测试并提供更好的建议。TeachingDemosxlimplot.argsPredict.Plotour_bid=c(0,100)

于 2012-09-10T20:57:48.750 回答