R中的GLM-BACI分析

R中的GLM-BACI分析,r,glm,R,Glm,我正试图使用逻辑回归对R进行BACI分析。由于在GLMs的输出中使用了参考水平,我很难解释我的结果。有人有幸检索到所有成对交互的摘要吗 (Depth是一个连续的预测变量,但如果需要,我可以将其转换为分类变量。) 我认为这里需要一个可复制的示例。原始帖子经过编辑,包含了一些示例数据和我的模型。谢谢你的帮助! Towards <- c(4,7,9,0,15,10,11,23,1,4) Total <- c(6,14,10,7,15,12,20,41,5,8) Depth

我正试图使用逻辑回归对R进行BACI分析。由于在GLMs的输出中使用了参考水平,我很难解释我的结果。有人有幸检索到所有成对交互的摘要吗

Depth
是一个连续的预测变量,但如果需要,我可以将其转换为分类变量。)


我认为这里需要一个可复制的示例。原始帖子经过编辑,包含了一些示例数据和我的模型。谢谢你的帮助!
Towards   <- c(4,7,9,0,15,10,11,23,1,4)
Total     <- c(6,14,10,7,15,12,20,41,5,8)   
Depth     <- c(-.3,-.25,-.21,-.17,-.05,0,0,.25,.5,.56)
DPM       <- c("Pre","Post","Pre","Pre","Post","Pre","Post","Post","Post","Pre")  
Proximity <- c("Far","Near","East","East","East","Near","Far", "Far","Near","Far") 
Area      <- c("DPM","Control","Control","DPM","Control","Control",
               "DPM","DPM","Control‌​","DPM")
Data      <- data.frame(Towards,Total, Depth, DPM, Proximity, Area)}

mod       <- glm(cbind(Towards, Total-Towards) ~ DPM*Site*Depth, 
                 data=LogReg, family=binomial('logit'))