Генерация пропорций из данных о выживании

Question

Я работаю над графиком, чтобы суммировать результаты логистической регрессии данных о выживаемости после воздействия диапазона температур, охватывающего смертность от 0 до 100%, для оценки температуры, которая привела бы к смертности на 50 и 90% (сродни LD50).

Я планирую построить данные, линию логистической регрессии и оценки смертности в 50 и 90%, но прежде чем приступить к построению этих данных, (я предполагаю) мне нужно сгенерировать пропорции выживания для каждоготемпература.

Я использовал prop.table () для генерации тиббла, содержащего пропорциональные данные, но его вывод - это доля всего набора данных, а не выживаемость для каждой температуры воздействия.

Вот мои данные:

dput(LLTemp)
structure(
    list(
        TreatmentTemp = c(-20, -20, -20, -20, -20, -20, -22.5, -22.5, -22.5, -22.5, -22.5, -22.5, -25, -25, -25, -25, -25, -25, -30, -30, -30, -30, -30, -30, -15, -15, -15, -15, -15),
        Fitness = structure(
            c(2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L),
            .Label = c("Dead", "Live"),
            class = "factor"
        )
    ),
    row.names = c(NA, 29L),
    class = "data.frame"
)

и код, который я пробовал до сих пор:

LLT_Prop <- LLTemp %>%
  count(TreatmentTemp, Fitness) %>%
  mutate(prop = prop.table(n))

Есть ли способ настроить этот код для вывода пропорции выживания для каждого уровня фактора TreatmentTemp?

Возможно, есть более простой способ сделать это, поэтому я бы приветствовал другие решения, если бы мне пришлось задуматься над процессом.ESS.