Geniş biçimli girdi ile lojistik regresyon
Lojistik regresyonu uyarlamanın ikinci ve üçüncü yaklaşımları "geniş" biçimli veriye ihtiyaç duyar:
x fail success Total successProportion
1 a 12 2 14 0.1428571
2 b 3 11 14 0.7857143
İkinci yaklaşımda, başarılar ve başarısızlıklardan oluşan 2 sütunlu bir matrisi (ör. grup başına hayır ve evet sayıları) modele dahil edersin.
Bu biçimde, cbind(success, fail) ~ predictor formülünü kullan.
Üçüncü yaklaşımda, başarı olasılığını (ör. grup 1'in %75 evet, grup 2'nin %65 hayır oranı) ve grup başına ağırlığı ya da gözlem sayısını (ör. grup 1'de 40, grup 2'de 100 birey vardı) modele dahil edersin.
Bu örnekte, successProportion = success / Total.
Bu biçimde, proportion of successes ~ response variable formülü weights = number in treatment ile birlikte kullanılır.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R'de Genelleştirilmiş Doğrusal Modeller
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Fit a wide form logistic regression
lr_2 <- ___
# Print the output of lr_2
___