Jak przeprowadzić regresję logistyczną w R, gdy wynik jest ułamkowy (stosunek dwóch liczb)?

Recenzuję artykuł, który ma następujący eksperyment biologiczny. Do narażenia komórek na działanie różnych naprężeń ścinających płyn stosuje się urządzenie. Ponieważ większe naprężenia ścinające przykładane są do komórek, coraz więcej z nich zaczyna odłączać się od podłoża. Na każdym poziomie naprężenia ścinającego zliczają komórki, które pozostają przyczepione, a ponieważ znają całkowitą liczbę komórek, które zostały przyłączone na początku, mogą obliczyć przywiązanie ułamkowe (lub oderwanie).

Wykreślenie przylegającej frakcji w funkcji naprężenia ścinającego daje krzywą logistyczną. Teoretycznie każda pojedyncza komórka jest pojedynczą obserwacją, ale oczywiście istnieją tysiące lub dziesiątki tysięcy komórek, więc zestaw danych byłby gigantyczny, gdyby był ustawiony w zwykły sposób (przy czym każdy wiersz byłby obserwacją).

Oczywiście moje pytanie (jak podano w tytule) powinno mieć teraz sens. Jak przeprowadzamy regresję logistyczną, wykorzystując wynik ułamkowy jako DV? Czy istnieje jakaś automatyczna transformacja, którą można wykonać w glm?

W ten sam sposób, gdyby potencjalnie istniały 3 lub więcej (ułamkowe) pomiary, jak można to zrobić dla wielomianowej regresji logistycznej?

glmDziałają w Rumożliwia 3 sposoby określania wzoru na modelu regresji logistycznej.

Najczęstsze jest to, że każdy wiersz ramki danych reprezentuje pojedynczą obserwację, a zmienna odpowiedzi ma wartość 0 lub 1 (lub współczynnik z 2 poziomami lub inny zmienny z tylko 2 unikalnymi wartościami).

Inną opcją jest użycie macierzy 2 kolumn jako zmiennej odpowiedzi, przy czym pierwsza kolumna to liczba „sukcesów”, a druga kolumna to liczba „awarii”.

Możesz także określić odpowiedź w proporcji od 0 do 1, a następnie podać kolejną kolumnę jako „wagę”, która daje całkowitą liczbę, od której pochodzi proporcja (więc odpowiedź 0,3 i waga 10 jest taka sama jak 3 ” sukcesy i 7 „porażek”).

Jeden z dwóch ostatnich sposobów pasuje do tego, co próbujesz zrobić, ostatni wydaje się najbardziej bezpośredni dla tego, jak opisujesz swoje dane.

Na początek, jeśli masz zmienną zależną, która jest proporcją, możesz użyć Regresji Beta. Nie obejmuje to (przy mojej ograniczonej wiedzy) wielu proporcji.

Aby zapoznać się z przeglądem regresji Beta i implementacją R, sprawdź betareg .

Korzystałem nnet::multinom(pakiet nnet jest częścią MASS) do podobnego celu, akceptuje ciągłe wprowadzanie danych w [0, 1].

Jeśli potrzebujesz referencji: C. Beleites i wsp .: Raman spektroskopowa klasyfikacja tkanek gwiaździaka: przy użyciu miękkich informacji referencyjnych. Anal Bioanal Chem, 2011, tom. 400 (9), s. 2801–2816