1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Mô hình phân cấp và hiệu ứng hỗn hợp trong R
Connected

Bài tập

Hồi quy logistic

Trong các nghiên cứu độc chất học, sinh vật thường được cho liều và xuất hiện các kết cục nhị phân như chết/sống hoặc bị ức chế/còn di động. Điều này được gọi là nghiên cứu liều - đáp ứng. Ví dụ, phản hồi với các liều khác nhau có thể là tử vong (1) hoặc sống sót (0) vào cuối nghiên cứu.

Trong bài tập này, bạn sẽ khớp một mô hình hồi quy logistic bằng cả ba phương pháp được mô tả trong video. Bạn được cung cấp hai bộ dữ liệu.

  • df_long, ở định dạng "dài" với mỗi hàng tương ứng một quan sát (tức là 0 hoặc 1).
  • df_short, ở định dạng gộp với mỗi hàng tương ứng một nghiệm thức (ví dụ: 6 lần thành công, 4 lần thất bại, số lần lặp = 10, tỷ lệ = 0.6).

Khi dùng khung dữ liệu "rộng" hoặc "ngắn", các phương pháp nhập đầu vào hồi quy logistic kiểu "thành công, thất bại" yêu cầu số lần thành công và thất bại ở dạng ma trận. Cách đơn giản nhất là dùng hàm cbind().

Mẹo: Khi làm việc với dữ liệu ngoài thực tế, luôn kiểm tra 0 và 1 tương ứng với điều gì. Mỗi người có ký hiệu khác nhau và giả định sai có thể gây rắc rối cho bạn nếu bạn hiểu nhầm!

Hướng dẫn 1/3

undefined XP
    1
    2
    3
  • Dùng dữ liệu df_long, khớp một glm() với họ phân phối "binomial" (hay còn gọi là sai số nhị thức) trong đó mortality được dự đoán bởi dose.
  • Xem summary() của mô hình.