Логістична регресія з wide-форматом вхідних даних
Другий і третій підходи до побудови логістичної регресії потребують даних у «широкому» форматі:
x fail success Total successProportion
1 a 12 2 14 0.1428571
2 b 3 11 14 0.7857143
Для другого підходу моделюйте матрицю з 2 стовпців — кількість успіхів і невдач (наприклад, кількість «ні» та «так» у кожній групі).
У цьому форматі використовуйте формулу cbind(success, fail) ~ predictor.
Для третього підходу моделюйте ймовірність успіху (наприклад, у групі 1 було 75% «так», а в групі 2 — 65% «ні») та вагу або кількість спостережень у кожній групі (наприклад, у групі 1 було 40 осіб, а в групі 2 — 100 осіб).
У цьому прикладі successProportion = success / Total.
У цьому форматі використовується формула proportion of successes ~ response variable разом із weights = number in treatment.
Ця вправа є частиною курсу
Узагальнені лінійні моделі в R
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Fit a wide form logistic regression
lr_2 <- ___
# Print the output of lr_2
___