1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Hierarchické a smíšené modely s náhodnými efekty v R
Connected

Cvičení

Logistická regrese

V toxikologických studiích jsou organismy běžně vystaveny různým dávkám látky a výsledek bývá binární – například mrtvý/živý nebo pohyblivý/nehybný. Taková studie se nazývá studie závislosti odpovědi na dávce. Odpovědí na různé dávky může být například mortalita (1) nebo přežití (0) na konci studie.

V tomto cvičení si natrénujeme logistickou regresi třemi různými způsoby popsanými ve videu. Budeš pracovat se dvěma datovými sadami.

  • df_long – ve „dlouhém" formátu, kde každý řádek odpovídá jednomu pozorování (tj. hodnotě 0 nebo 1).
  • df_short – v agregovaném formátu, kde každý řádek odpovídá jednomu ošetření (např. 6 úspěchů, 4 neúspěchy, počet replikátů = 10, podíl = 0,6).

Pokud pracuješ s datovým rámcem ve „širokém" nebo „krátkém" formátu, metoda zadávání výsledků logistické regrese přes „úspěch, neúspěch" vyžaduje, aby tyto hodnoty tvořily matici. Nejjednodušeji to zařídíš pomocí funkce cbind().

Tip: Při práci s reálnými daty vždy ověř, co přesně hodnoty 0 a 1 znamenají. Různí lidé používají různé konvence a chybný předpoklad může způsobit vážné problémy!

Pokyny 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Pomocí dat df_long natrénuj model glm() s rodinou rozdělení "binomial" (tj. binomickým chybovým členem), kde je mortality predikována proměnnou dose.
  • Prohlédni si summary() modelu.