Logistic 回归
在毒理学研究中，常对生物体进行给药处理，并观察二元结局，例如 死亡/存活 或 受抑制/可移动。这类研究称为dose-response 研究（剂量-反应研究）。例如，在研究结束时，不同剂量下的响应可能是死亡（1）或存活（0）。
在本练习中，您将使用视频中介绍的三种方法来拟合 Logistic 回归。已为您提供两个数据集。
df_long，为"长"格式，每一行对应一条观测（即 0 或 1）。df_short，为汇总后的格式，每一行对应一个处理（例如 6 次成功、4 次失败、重复次数 = 10、比例 = 0.6）。
当使用"宽"或"短"数据框时，按"成功、失败"方式输入 Logistic 回归结果需要将成功与失败组合成一个矩阵。最简单的做法是使用 cbind() 函数。
提示：在处理真实世界数据时，请务必检查 0 和 1 分别代表什么。不同的人可能使用不同的记号。如果假设错误，会给您带来麻烦！
本练习是课程的一部分
R 中的分层与混合效应模型
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Fit a glm using data in a long format
fit_long <- glm(___ ~ ___, data = df_long,
family = "___")
summary(___)