Logistische Regression mit Wide-Format-Eingaben

Die zweite und dritte Vorgehensweise zum Fitten logistischer Regressionen benötigen Daten im „Wide“-Format:

      x fail success Total successProportion
    1 a   12       2    14         0.1428571
    2 b    3      11    14         0.7857143

Bei der zweiten Vorgehensweise modellierst du eine 2-Spalten-Matrix aus Erfolgen und Misserfolgen (z. B. Anzahl von Nein- und Ja-Antworten pro Gruppe).

In diesem Format verwendest du die Formel cbind(success, fail) ~ predictor.

Bei der dritten Vorgehensweise modellierst du die Erfolgswahrscheinlichkeit (z. B. Gruppe 1 hatte 75 % Ja und Gruppe 2 hatte 65 % Nein) sowie das Gewicht bzw. die Anzahl der Beobachtungen pro Gruppe (z. B. es gab 40 Personen in Gruppe 1 und 100 Personen in Gruppe 2). In diesem Beispiel gilt successProportion = success / Total.

In diesem Format wird die Formel proportion of successes ~ response variable mit weights = number in treatment verwendet.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Generalisierte lineare Modelle in R

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# Fit a wide form logistic regression
lr_2 <- ___

# Print the output of lr_2
___

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