R 自分组数据的logistic回归模型拟合

我最初有一组未分组的数据，我将其转换为Catergoric（关于列职业），现在我想用逻辑回归模型来拟合我创建的数据，“成功”由每个职业类别中死亡的人数表示

使用的数据和数据分组

任何分组之前的初始数据集如下所示：

 Occupation Education Age Died
1  household Secondary  39   no
2    farming   primary  83  yes
3    farming   primary  60  yes
4    farming   primary  73  yes
5    farming Secondary  51   no
6    farming iliterate  62  yes

然后，我使用以下方法对数据进行分组：

occu %>% group_by(Occupation, Died) %>% count()##use this to group on the occupation of the suicide victimrs

这将导致以下输出：

Occupation       Died      n
   <fct>            <fct> <int>
 1 business/service no       12
 2 business/service yes       9
 3 farming          no      939
 4 farming          yes    1093
 5 household        no      154
 6 household        yes      94
 7 others           yes       3
 8 others/unknown   no      146
 9 others/unknown   yes      10
10 professional     no       11
11 professional     yes      26
12 retiree          no        3
13 student          no       27
14 student          yes       8
15 unemployed       no       23
16 unemployed       yes       7
17 worker           yes       6

其输出：

 ccupation       Died      n total   prop
   <fct>            <fct> <int> <int>  <dbl>
 1 business/service no       12    21 0.571 
 2 business/service yes       9    21 0.429 
 3 farming          no      939  2032 0.462 
 4 farming          yes    1093  2032 0.538 
 5 household        no      154   248 0.621 
 6 household        yes      94   248 0.379 
 7 others           yes       3     3 1     
 8 others/unknown   no      146   156 0.936 
 9 others/unknown   yes      10   156 0.0641

n总道具占用率
1商业/服务编号12 21 0.571
2业务/服务是9 21 0.429
3农业编号939 2032 0.462
4农业是1093 2032 0.538
5户1542480.621
6住户是94 248 0.379
7其他3 3 1
8其他/未知编号146 156 0.936
9其他/未知是10 156 0.0641

问题

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我的问题是，如何使用原始模型中的所有三个预测因子（教育、年龄、分组职业），对分组数据运行逻辑回归模型，死亡=是成功，否=失败。

从编程角度看，您可以看到。从统计上讲，我认为你的方法不正确，即先做计数，然后做总计，谢谢你的输入，我会查看链接，我很关心这个方法，你对尝试解决这个问题有什么建议吗？我会直接将死亡的LR作为年龄的函数，只需注意

其他人

，因为它没有

无

类别，所以您可能需要将其与

其他人/未知

组合。如果在每个类别中有足够的样本大小用于<代码>教育<代码>，那么您可以考虑将<代码>教育> /代码>添加到模型中。最后，确定死亡是一个因子类型，<代码>没有<代码>是参考级别，或者从编程的角度将其转换为0＝死亡和1＝Yes，您可以看到。从统计上讲，我认为你的方法不正确，即先做计数，然后做总计，谢谢你的输入，我会查看链接，我很关心这个方法，你对尝试解决这个问题有什么建议吗？我会直接将死亡的LR作为年龄的函数，只需注意

其他人

，因为它没有

无

类别，所以您可能需要将其与

其他人/未知

组合。如果在每个类别中有足够的样本大小用于<代码>教育<代码>，那么您可以考虑将“代码>教育/代码>添加到模型中。最后，确定死亡是一个因子类型，<代码>没有<代码>是参考级别，或者将其转换为0＝死亡和1＝是。

 ccupation       Died      n total   prop
   <fct>            <fct> <int> <int>  <dbl>
 1 business/service no       12    21 0.571 
 2 business/service yes       9    21 0.429 
 3 farming          no      939  2032 0.462 
 4 farming          yes    1093  2032 0.538 
 5 household        no      154   248 0.621 
 6 household        yes      94   248 0.379 
 7 others           yes       3     3 1     
 8 others/unknown   no      146   156 0.936 
 9 others/unknown   yes      10   156 0.0641