Probit分析R上的警告信息

Question

我正在尝试对某些死亡率测试进行概率分析，以获得LT50。该数据集适用于一种昆虫。状态在不同时间是死亡（1）或活着（0）。

> mbugdata
   state time
1      0   10
2      0   20
3      1   30
4      1   40
5      1   50
6      1   60
7      1   70
8      1   80
9      1   90
10     1  100

y<-cbind(mbugdata$state)
x<-cbind(mbugdata$time)
myprobit <- glm(state~time,family=binomial(link="probit"),data=mbugdata)

但是我一直收到这些警告信息

Warning messages:
1: glm.fit: algorithm did not converge 
2: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred 

有人可以帮帮我吗？ （我是R的新手）

Answer 1

这不是R问题，这是一个统计问题。你有过度拟合，分离等问题。

您应该修改统计模型规范以避免错误。

如果您可以提供数据的副本，那么我可以说明这一点，但最好在CrossValidated上写一篇文章，详细说明您的数据和研究问题。

还有一些避免这个问题的预制方法，例如使用包bestglm包，其中涉及自动选择统计模型。

install.packages("bestglm")
require(bestglm)

这是example的用法。