결과가 소수 일 때 (두 카운트의 비율) R에서 로지스틱 회귀를 수행하는 방법은 무엇입니까?

다음과 같은 생물학적 실험이있는 논문을 검토하고 있습니다. 장치는 다양한 양의 유체 전단 응력에 세포를 노출시키는 데 사용됩니다. 더 큰 전단 응력이 셀에 가해 짐에 따라 더 많은 전단 응력이 기판에서 분리되기 시작합니다. 전단 응력의 각 수준에서, 그들은 부착 된 상태로 남아있는 세포를 세고, 처음에 부착 된 총 세포 수를 알기 때문에 분수 부착 (또는 분리)을 계산할 수 있습니다.

부착 분율 대 전단 응력을 플롯하면 결과는 로지스틱 곡선입니다. 이론적으로 각 개별 셀은 단일 관측치이지만 수천 또는 수만 개의 셀이 있으므로 데이터 세트가 일반적인 방식으로 설정된 경우 (각 행이 관측치 인 경우) 데이터 세트가 엄청나게됩니다.

따라서 당연히 내 질문 (제목에 명시된 바와 같이)이 의미가 있습니다. 분수 결과를 DV로 사용하여 로지스틱 회귀를 어떻게 수행합니까? glm에서 수행 할 수있는 자동 변환이 있습니까?

같은 선을 따라 잠재적으로 3 개 이상의 (분수) 측정이 있었다면 다항 로지스틱 회귀 분석에서 어떻게해야합니까?

의 glm함수를 R사용하면 로지스틱 회귀 모델의 공식을 세 가지 방법으로 지정할 수 있습니다.

가장 일반적인 방법은 데이터 프레임의 각 행이 단일 관측치를 나타내며 반응 변수가 0 또는 1 (또는 2 수준의 요인 또는 2 개의 고유 값만있는 다른 변수) 인 것입니다.

다른 옵션은 첫 번째 열이 '성공'수이고 두 번째 열이 '실패'수인 2 열 행렬을 반응 변수로 사용하는 것입니다.

반응을 0과 1 사이의 비율로 지정한 다음 다른 열을 '가중치'로 지정하여 비율이 속한 총 수를 제공합니다 (응답 0.3과 가중치 10은 3 '과 같습니다. 성공과 7 '실패').

마지막 두 가지 방법 중 하나는 수행하려는 작업에 적합하며 마지막은 데이터를 설명하는 방법에 가장 직접적인 것으로 보입니다.

시작에 비례하는 종속 변수가있는 경우 베타 회귀를 사용할 수 있습니다. 이것은 (제한된 지식으로) 여러 비율로 확장되지 않습니다.

베타 회귀 개요 및 R 구현은 betareg를 확인하십시오 .

I'v 사용 된 nnet::multinom동일한 목적 (패키지 nnet 질량의 일부)를, 이는 [0,1]의 연속 입력을 받아 들인다.

참조가 필요한 경우 : C. Beleites et.al .: 성상 세포 조직의 라만 분광학 등급 : 소프트 참조 정보 사용. Anal Bioanal Chem, 2011, Vol. 400 (9), 2801-2816 쪽