如何在R中拟合SAS代码的逻辑回归？

我读了以下文章：梅菲尔德逻辑回归：一个实用的 巢穴存活分析方法，并提供SAS代码（如下）以适合逻辑模型：

proc logistic data = {data set};
   model FAIL/OBSDAYS = MIDHT SNAGBA
         VERTDENS; 
run;

在该模型中，目标是估计巢穴的每日存活率。因此，响应变量（FAIL）是巢穴的命运（0=成功，1=失败），OBSDAY是巢穴暴露的时间，MIDHT、SNAGBA和VERTDENS是协变量。我完全理解模型的第二部分，但我对在R中配置此模型中的响应变量有疑问。在R中设置它是否合适

m1<-glm(fail~MIDHT+SNAGBA+VERTDENS, data=data set, family="binomial")

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m1不，这不正确。尝试
glm（失败/obsdays~midt+SNAGBA+VERTDENS，data=data，family=“二项式”）
注意数据=数据集也不正确。如果失败为0/1，则SAS代码错误。如果失败是一个计数值，而OBSDAYS是试验的#，那么SAS代码是正确的。非常感谢您的回复和评论。我将更好地回顾提出SAS代码的文章。目前，这个例子对调整模型有很大帮助。