R 分层逻辑回归

我试图将我的glm模型按年龄分层

我的主要问题是：我是否可以在glm中创建一个名为BYDECADE的新专栏，并按如下方式运行代码，而不是进行子集设置

 fit <- glm(COMPLICATION~BYDECADE, 
                 data = data.clean, 
                 family = binomial)

AGE BYDECADE
43     40
45     40
24     20
21     20
23     20
37     30
34     30
36     30

下面的方法很管用，但很明显，我并没有把50岁以上的人都记录下来

fit <- glm(COMPLICATION~AGE, 
             data = subset(data.clean, AGE > 50), 
             family = binomial)

但以下这些对我来说并不适用，我也不知道该怎么做

fit <- glm(COMPLICATION~AGE, 
             data = subset(data.clean, AGE > 50 & AGE <= 60), 
             family = binomial)

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这里有很多关于拟合分层GLM的问题。这里有一条路

将年龄转换回数字：

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data.clean不太确定您真正想要的是什么。第一个问题的答案是肯定的，你可以很好地制作这个专栏，并在你认为合适的时候使用它。剩下的代码示例我看不出它们与您的第一个问题有什么关系？在一种情况下，您过滤的年龄大于50岁，而在另一种情况下，您过滤的年龄范围为50,60]。这和把年龄四舍五入到最接近的10'er有什么关系？谢谢你回答了我的问题，因为我可以做一个新的专栏。我所展示的是，如果过滤年龄>50，代码将运行，但如果我添加额外的位以过滤年龄>50&年龄<60，代码将崩溃。你能显示错误吗？错误与此相反，我检查了变量年龄，它是一个>2级的因子。这有什么错，即向下投票？太简洁了？