Logistische regressie met wide-form input
De tweede en derde aanpak om logistische regressies te fitten vereisen gegevens in "wide"-formaat:
x fail success Total successProportion
1 a 12 2 14 0.1428571
2 b 3 11 14 0.7857143
Voor de tweede aanpak modelleer je een matrix met 2 kolommen van successen en mislukkingen (bijv. het aantal nee's en ja's per groep).
Gebruik in dit formaat de formule cbind(success, fail) ~ predictor.
Voor de derde aanpak modelleer je de kans op succes (bijv. groep 1 had 75% ja en groep 2 had 65% nee) en het gewicht of aantal observaties per groep (bijv. er waren 40 personen in groep 1 en 100 personen in groep 2).
In dit voorbeeld is successProportion = success / Total.
In dit formaat gebruik je de formule proportion of successes ~ response variable met weights = number in treatment.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Generalized Linear Models in R
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Fit a wide form logistic regression
lr_2 <- ___
# Print the output of lr_2
___