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Exercise

ロジスティック回帰

毒性学の研究では、個体に用量を投与し、死亡/生存や抑制/可動のような二値の結果が得られることがよくあります。これは用量反応研究と呼ばれます。たとえば、さまざまな用量に対する反応が、研究終了時の死亡（1）または生存（0）になるといった具合です。

この演習では、動画で紹介した3つの方法すべてを使ってロジスティック回帰を当てはめます。2つのデータセットが用意されています。

  • df_long: 各行が1つの観測値（0または1）に対応する「ロング」形式。
  • df_short: 各行が1つの処理条件に対応する集計形式（例: 成功6、失敗4、反復数 = 10、比率 = 0.6）。

「ワイド」または「ショート」のデータフレームを使う場合、ロジスティック回帰の入力で用いる「成功, 失敗」方式では、成功と失敗を行列にする必要があります。最も簡単な方法は cbind() 関数を使うことです。

Tip: 実データを扱うときは、必ず 0 と 1 が何を表すのかを確認してください。人によって表記が異なるため、思い込みで進めると問題の原因になります！

Instrukcje 1 / 3

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  • データ df_long を使って、mortality を dose で予測する glm()（分布ファミリーは "binomial"、すなわち二項誤差項）を当てはめてください。
  • モデルの summary() を確認してください。