로지스틱 회귀

독성학 연구에서는 개체에 용량을 투여하고 죽음/생존, 억제/이동 가능처럼 이진 결과가 자주 관찰됩니다. 이를 용량-반응 연구라고 해요. 예를 들어, 연구가 끝났을 때 서로 다른 용량에 대한 반응이 사망(1) 또는 생존(0)일 수 있습니다.

이번 연습에서는 영상에서 소개한 세 가지 방법을 모두 사용해 로지스틱 회귀를 적합해 보겠습니다. 두 개의 데이터셋이 제공됩니다.

df_long: 각 행이 하나의 관측값(즉, 0 또는 1)에 해당하는 "세로(long)" 형식
df_short: 각 행이 하나의 처리 조건에 해당하는 집계 형식(예: 성공 6, 실패 4, 반복 수 = 10, 비율 = 0.6)

"가로(wide)" 또는 "짧은(short)" 데이터 프레임을 사용할 때, 로지스틱 회귀의 "성공, 실패" 입력 방식은 성공과 실패를 행렬로 제공해야 합니다. 가장 쉬운 방법은 cbind() 함수를 사용하는 것입니다.

팁: 실제 데이터에서 작업할 때는 항상 0과 1이 무엇을 의미하는지 확인하세요. 사람마다 표기법이 다르기 때문에, 잘못 가정하면 문제가 생길 수 있습니다!

df_long 데이터를 사용해, dose로 mortality를 예측하는 "binomial" 분포 계열(또는 이항 오차항)의 glm()을 적합하세요.
모델의 summary()를 확인하세요.