Regresie logistică
În studiile de toxicologie, organismele sunt adesea expuse la doze, iar rezultatele sunt de tip binar – de exemplu, mort/viu sau inhibat/mobil. Acest tip de studiu se numește studiu doză-răspuns. De pildă, răspunsul la diferite doze poate fi mortalitatea (1) sau supraviețuirea (0) la finalul studiului.
În cadrul acestui exercițiu, vei ajusta o regresie logistică folosind toate cele trei metode descrise în video. Ai la dispoziție două seturi de date.
df_long, în format „lung", în care fiecare rând corespunde unei observații (adică un 0 sau un 1).df_short, în format agregat, în care fiecare rând corespunde unui tratament (de exemplu, 6 succese, 4 eșecuri, număr de replici = 10, proporție = 0,6).
Atunci când folosești un cadru de date „lat" sau „scurt", metodele „succes, eșec" pentru introducerea rezultatelor regresiei logistice necesită ca succesul și eșecul să fie o matrice. Cel mai simplu mod de a face acest lucru este cu funcția cbind().
Sfat: Când lucrezi cu date reale, verifică întotdeauna ce reprezintă 0 și 1. Oamenii folosesc notații diferite, iar presupunerile greșite pot crea probleme!
Acest exercițiu face parte din cursul
Modele ierarhice și cu efecte mixte în R
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Fit a glm using data in a long format
fit_long <- glm(___ ~ ___, data = df_long,
family = "___")
summary(___)