Wie mache ich eine logistische Regression in R, wenn das Ergebnis ein Bruchteil ist (Verhältnis von zwei Zählungen)?

Ich überprüfe ein Papier, das das folgende biologische Experiment hat. Eine Vorrichtung wird verwendet, um Zellen unterschiedlichen Mengen an Flüssigkeitsscherspannung auszusetzen. Wenn größere Scherbeanspruchungen auf die Zellen ausgeübt werden, beginnen sich mehr von ihnen vom Substrat zu lösen. Auf jeder Ebene der Scherbeanspruchung zählen sie die Zellen, die gebunden bleiben, und da sie die Gesamtzahl der Zellen kennen, die zu Beginn gebunden wurden, können sie eine fraktionierte Bindung (oder Ablösung) berechnen.

Wenn Sie den anhaftenden Anteil gegen die Scherspannung auftragen, ist das Ergebnis eine logistische Kurve. In der Theorie ist jede einzelne Zelle eine einzelne Beobachtung, aber offensichtlich gibt es Tausende oder Zehntausende von Zellen, so dass der Datensatz gigantisch wäre, wenn er auf die übliche Weise eingerichtet wäre (wobei jede Zeile eine Beobachtung ist).

Daher sollte meine Frage (wie im Titel angegeben) jetzt Sinn machen. Wie machen wir eine logistische Regression mit dem gebrochenen Ergebnis als DV? Gibt es eine automatische Transformation, die in glm durchgeführt werden kann?

In diesem Sinne, wenn es potenziell 3 oder mehr (gebrochene) Messungen gäbe, wie würde man dies für eine multinomiale logistische Regression tun?

Mit der glmFunktion in Rkönnen Sie die Formel für ein logistisches Regressionsmodell auf drei Arten festlegen.

Am häufigsten ist, dass jede Zeile des Datenrahmens eine einzelne Beobachtung darstellt und die Antwortvariable entweder 0 oder 1 ist (oder ein Faktor mit 2 Stufen oder eine andere Variable mit nur 2 eindeutigen Werten).

Eine andere Möglichkeit ist die Verwendung einer 2-Spalten-Matrix als Antwortvariable, wobei die erste Spalte die Anzahl der "Erfolge" und die zweite Spalte die Anzahl der "Fehler" darstellt.

Sie können die Antwort auch als Verhältnis zwischen 0 und 1 angeben und dann eine andere Spalte als 'Gewicht' angeben, die die Gesamtzahl angibt, aus der die Antwort stammt (eine Antwort von 0,3 und eine Gewichtung von 10 entspricht also 3). Erfolge 'und 7' Misserfolge ').

Eine der letzten beiden Möglichkeiten passt zu dem, was Sie versuchen, die letzte scheint die direkteste für die Beschreibung Ihrer Daten zu sein.

Wenn Sie eine abhängige Variable haben, die proportional ist, können Sie zunächst die Beta-Regression verwenden. Dies erstreckt sich (mit meinem begrenzten Wissen) nicht auf mehrere Proportionen.

Eine Übersicht über die Beta-Regression und eine R-Implementierung finden Sie unter betareg .

Ich habe nnet::multinom(Paket nnet ist Teil von MASS) für einen ähnlichen Zweck verwendet. Es akzeptiert kontinuierliche Eingaben in [0, 1].

Wenn Sie eine Referenz benötigen: C. Beleites et al .: Raman-spektroskopische Einstufung von Astrozytomgeweben: unter Verwendung von weichen Referenzinformationen. Anal Bioanal Chem, 2011, Bd. 400 (9), S. 2801-2816