Можно ли использовать логистику для факторных данных эксперимента? - PullRequest
Новая
       42

Можно ли использовать логистику для факторных данных эксперимента?

0 голосов
/ 30 мая 2019

Вы можете получить данные отсюда.

Мои данные - это 4 * 3 * 3 * 2 полностью рандомизированных данных эксперимента по проектированию. Я хочу смоделировать вероятность выживания в терминах переменных стимула.

Я выполнил логистическую регрессию на наборе факторных данных в программе SAS.

log⁡ (????ℎ? / ?) = −5,9629−1,0969 (??????? ?) +1.2095 ???????? + 0.2496???????? ∗ ??????? + 0,3117 (60) +0,0117 (65,8) +0,0103 (70,5) +0.4087 (??????? ∗ ??? 60) +0.1572 (??????? ∗ ??? 65.8) −0.2365 (??????? ∗ ??? 70.5) −0.4375 (???? 10) +0.0177 (???? 15)

Это формула результата, которую я получил с помощью "обратного выбора". Это правильно?

  • Нужно ли проверять влиятельный график и график выбросов с помощью этой формулы? Это факторный эксперимент, и они экспериментировали с улитками одновременно. Поэтому я считаю, что проверять выбросы не нужно. Это правильно?

  • С этой формулой результата я сделал несколько интерпретаций. Пожалуйста, проверьте их. Вид A имеет больше смертности, чем вид B. Чем дольше период воздействия, тем выше уровень смертности. Когда влажность 60, смертность самая высокая. Когда температура равна 10, смертность самая высокая.

С видом А и длительным периодом воздействия смертность выше. С видом А и влажностью 60 лет смертность выше. 

PROC GENMOD DATA=snail;
CLASS SPECIES EXPOSURE HUM TEMP;
MODEL DEATHS/N=SPECIES|EXPOSURE|HUM|TEMP / DIST=BIN LINK=LOGIT OBSTATS 
   TYPE3 P R ;
RUN;

/*BACKWARD*/
PROC LOGISTIC DATA=snail DESCENDING;
CLASS SPECIES HUM TEMP;
MODEL DEATHS/N=SPECIES|EXPOSURE|HUM|TEMP/SELECTION=BACKWARD  LINK=LOGIT;
RUN;
...