如何將具有二元結果比率的數據集轉換為適合R中邏輯回歸的數據集

Question

我有一個數據集，可以匯總查看每組個人

Gender    Age    Region    Count    Affected
Male      18-24    CA      9843     384
Female    18-24    CA      8745     489
Male      35-24    CA      11923    381

等等

我想對受影響的結果進行邏輯回歸，該結果本質上是一個二進制響應變量。 我可以自己重建數據以使其看起來像

   Gender    Age    Region    Affected
    Male    18-24    CA     0
    Male    18-24    CA     0
(...)
    Male    18-24    CA     1
    Male    18-24    CA     1
(...)
    Female 18-24     CA    0
    Female 18-24     CA    0

依此類推，基本上，為受影響的人創建一個虛擬變量，或者換句話說，為每個組創建一個數據集，為每個受影響的人創建一個行，其中一個為0，每個人為一行。 我可以很容易地手動完成此操作，但是R中有一種簡單的方法可以將這種二進制比率數據轉換為R中的邏輯回歸可以使用的數據集

Answer 1

嘗試這個：

glm(cbind(Affected, Count - Affected) ~ Gender + Age, data = DF, family = binomial())

提供以下輸出：

Call:  glm(formula = cbind(Affected, Count - Affected) ~ Gender + Age, 
    family = binomial(), data = DF)

Coefficients:
(Intercept)   GenderMale     Age35-24  
    -2.8263      -0.3777      -0.2069  

Degrees of Freedom: 2 Total (i.e. Null);  0 Residual
Null Deviance:      72.39 
Residual Deviance: 7.17e-13     AIC: 29.47

注意：上面我們使用了以下輸入：

Lines <- "Gender    Age    Region    Count    Affected
Male      18-24    CA      9843     384
Female    18-24    CA      8745     489
Male      35-24    CA      11923    381"
DF <- read.table(text = Lines, header = TRUE)