对于R中的数据，如何使用二项分布拟合GLM？

我被要求使用二项式分布拟合以下问题的GLM：

进行了一项调查，以评估在当地社区接种的新型犬咳嗽疫苗的有效性。出于营销目的，该疫苗在两周内以两次注射顺序免费提供给那些希望带狗使用的人。一些狗接受了两次射击序列，一些只出现在第一次射击中，而另一些则没有。下一阶段对600名当地狗主进行的调查提供了下表所示的信息。

如何将数据输入R，以获得适合二项分布GLM的正确格式

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任何帮助都会很好

一种合适的方法是：

vaccine <- c(rep(c(0,1,2),c(12,4,8)),rep(c(0,1,2),c(175,61,340)))
cough <- c(rep(1,12+4+8),rep(0,175+61+340))

它们的解释与标准化残差有些类似

类似地，

No

s与疫苗的比例图（例如，$\pm$1标准错误标记在中）也很有用

linfit <- glm(cough~vaccine,family=binomial)
summary(linfit)

factorfit <- glm(cough~as.factor(vaccine),family=binomial)
summary(factorfit)

ordfactorfit <- glm(cough~ordered(vaccine),family=binomial)
summary(ordfactorfit)

 t=table(data.frame(cough=cough,vaccine=vaccine))
 r=rowSums(t)
 c=colSums(t)
 ex=outer(r,c)/sum(t)
 print((t-ex)/sqrt(ex),d=3)
     vaccine
cough      0      1      2
    0 -0.337 -0.177  0.324
    1  1.653  0.868 -1.587