如何使用这些数据制作逻辑模型？

Question

http://www.statsci.org/data/oz/snails.txt

您可以从这里获取数据。

我的数据是 4*3*3*2 完全随机的设计实验数据。我想根据刺激变量对生存概率进行建模。

我尝试了方差分析，但我不确定它是否正确。 因为我想对“概率”建模，我应该使用逻辑模型吗？ （我也试过logistic模型。但是数据显示0（Survived）和1（Deaths）的总和。即使不是0和1，我可以使用logistic吗？？）

我想把“概率”作为 Y 变量。 所以我使用了logit，但它不起作用。 程序说 y 是 Inf。

如何在 aov 中使用 logit 作为 Y 变量？

glm_a <- glm(Deaths ~ Exposure + Rel.Hum + Temp + Species, data = data,
         family = binomial)    

prob <- Deaths / 20
logitt <- log(prob / (1 - prob))
logmodel <- lm(logitt ~ data$Species + data$Exposure + data$Rel.Hum + data$Temp)
summary(logmodel)


A <- factor(data$Species, levels = c("A", "B"), labels = c(-1, 1))
glm_a <- glm(Y ~ data$Species * data$Exposure * data$Rel.Hum * data$Temp,
             data=data, family = binomial)
summary(glm_a)

Answer 1

help("glm") 应该将您引导至help("family")，它会显示以下内容

对于二项式和准二项式族，可以通过以下三种方式之一指定响应：

1. 作为一个因素：“成功”被解释为不具有第一级的因素（因此通常具有第二级）。

2. 作为一个数值向量，取值在 0 到 1 之间，解释为成功案例的比例（案例总数由权重给出）。

3. 作为一个双列整数矩阵：第一列给出成功的次数，第二列给出失败的次数。

所以对于“如何用这些数据制作逻辑模型？”这个问题，我们可以很容易地选择路线#3：

data <- read.table("http://www.statsci.org/data/oz/snails.txt", header = TRUE)
glm_a <- glm(cbind(Deaths, N - Deaths) ~ Species * Exposure * Rel.Hum * Temp,
             data = data, family = binomial)
summary(glm_a)
# [output omitted]

关于“我尝试过ANOVA，但不确定是否正确。因为我想对“概率”进行建模，我应该使用逻辑模型吗？”的问题，最好在Cross Validated上提问