例如，当 Var 1 为 150 时，Result 等于 1 的概率是否约为 80%？

不，是相反的。Var1的概率约为 80%。同样，当 Var1的概率约为 20%。$=0$$=150$$=1$$=150$

深灰色区域是 Result 等于 1 的条件概率，对吧？

深色阴影区域对应 Result；浅色区域对应 Result。$=0$$=1$

如果您的结果因素中有两个以上的级别，那么所描绘的内容可能会更明显。我们只是习惯于查看密度函数，因此这个演示文稿一开始可能会令人困惑。

这种积累如何影响这些图的解释方式？

查看 的来源cdplot()，我认为这里发生的是结果的平滑比例由解释变量的密度加权。因此，因变量的分布将在解释变量的较高密度区域中得到更好的表示。

一种解释方法是，在解释变量的某些区域中，点数很少，条件分布将无法很好地确定。在解释变量的区域有更多点的地方，条件分布将更好地确定。