如何使用 stat_smooth 在二因子图上显示一条线？

我有一个这样的 data.frame ：

df <- data.frame(a = runif(1000), b = runif(1000), c = runif(1000),  d = sample(c("yes", "no"), 1000, replace=TRUE))

我进行了逻辑回归：

lm <- glm(data = df, factor(d) ~ a + b + c, family = binomial)

产生预测概率：

df$pred <- predict(lm, type = "response")

并想用抖动图绘制结果a and b，颜色填充d和一条平滑线（使用 geom_smooth）来简单地实现以下效果a on d

我试过这个：

ggplot(data = df , aes(x=a, y = b, color = factor(d))) + geom_jitter() +
geom_smooth(data = df, aes(x=a, y = pred))

但它没有产生我想要的东西。我想要的是这一行：

ggplot(data = df , aes(x=a, y = pred)) + geom_smooth()

覆盖在上面：

ggplot(data = df , aes(x=a, y = b, color = factor(d))) + geom_jitter()

任何和所有的帮助将不胜感激。

这可以解决问题，现在它不再按因素进行分组：

  ggplot(data = df ) +  
  geom_point(aes(x=a, y = b, color = factor(d))) +
  geom_smooth(aes(x=a, y = pred))

现在，您可以在指定数据的位置创建一个 ggplot。在其顶部添加一个包含点（a 和 b）的图层，并在其顶部添加几何平滑线。

但请确保您还查看了两个图的 y 轴。在 geom_smooth() 图中，您可以看到漂亮的 s 形曲线。然而，Y 轴范围是从 0.51 到 0.47。

If we then look at your total plot with limits of 0 and 1. Your line looks almost straight which is just because of the limits.