如何使用这些数据建立逻辑模型？

Question

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

你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。

我试过ANOVA，但我不确定它是否正确。因为我想对“概率”进行建模，我应该使用逻辑模型吗？(我也尝试了逻辑模型。但数据显示0(存活)和1(死亡)之和。即使不是0和1，也可以使用逻辑吗？？)

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")应该会将您引导到help("family")，它会显示以下信息

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. As a factor：“成功”被解释为没有第一级的因素(因此通常是有第二级的)。

1. 是一个数值向量，取值范围在0到1之间，解释为成功案例的比例(通过权重给出案例总数)。

1. 为两列整数矩阵:第一列给出成功的次数，第二列给出失败的次数。

因此，对于“我如何使用这些数据建立逻辑模型？”这个问题，我们可以很容易地采用路径#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]

至于“我试过方差分析，但我不确定它是否正确。因为我想建模”概率“，我应该使用逻辑模型吗？”，最好在Cross Validated上询问。