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!
Toto cvičení je součástí kurzu
Hierarchické a smíšené modely s náhodnými efekty v R
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Fit a glm using data in a long format
fit_long <- glm(___ ~ ___, data = df_long,
family = "___")
summary(___)