这是关于数组和数据帧操作和计算的问题 列联表中对数赔率模型的上下文。我发现的最接近的问题是How can i calculate odds ratio in many table，但我的更普遍。
我有一个表示3路频率表的数据帧，大小为5（litter）x 2（治疗）x 3（死亡）。 “Freq”是每个细胞的频率，死亡是反应变量。
Mice <-
structure(list(litter = c(7L, 7L, 8L, 8L, 9L, 9L, 10L, 10L, 11L,
11L, 7L, 7L, 8L, 8L, 9L, 9L, 10L, 10L, 11L, 11L, 7L, 7L, 8L,
8L, 9L, 9L, 10L, 10L, 11L, 11L), treatment = structure(c(1L,
2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L,
2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L), .Label = c("A",
"B"), class = "factor"), deaths = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("0", "1",
"2+"), class = "factor"), Freq = c(58L, 75L, 49L, 58L, 33L, 45L,
15L, 39L, 4L, 5L, 11L, 19L, 14L, 17L, 18L, 22L, 13L, 22L, 12L,
15L, 5L, 7L, 10L, 8L, 15L, 10L, 15L, 18L, 17L, 8L)), .Names = c("litter",
"treatment", "deaths", "Freq"), row.names = c(NA, 30L), class = "data.frame")
由此，我想计算最后一个变量（死亡）的相邻类别的对数赔率 并在具有因子垃圾（5），处理（2）和对比度（2）的数据框中具有此值，如下所述。
数据可以用xtabs（）形式看到：
mice.tab <- xtabs(Freq ~ litter + treatment + deaths, data=Mice)
ftable(mice.tab)
deaths 0 1 2+
litter treatment
7 A 58 11 5
B 75 19 7
8 A 49 14 10
B 58 17 8
9 A 33 18 15
B 45 22 10
10 A 15 13 15
B 39 22 18
11 A 4 12 17
B 5 15 8
>
由此，我想计算（相邻）对数赔率为0对1和1 vs.2 +死亡，这很容易 数组格式，
odds1 <- log(mice.tab[,,1]/mice.tab[,,2]) # contrast 0:1
odds2 <- log(mice.tab[,,2]/mice.tab[,,3]) # contrast 1:2+
odds1
treatment
litter A B
7 1.6625477 1.3730491
8 1.2527630 1.2272297
9 0.6061358 0.7156200
10 0.1431008 0.5725192
11 -1.0986123 -1.0986123
>
但是，为了进行分析，我希望在数据框中包含这些因素，包括垃圾，处理和对比度 和一个包含odds1和odds2表中条目的'logodds'，大小合适。
更一般地说，对于I x J x K表，最后一个因素是响应，我想要的结果 是IJ（K-1）行的数据框，在“logodds”列中具有相邻的对数几率，理想情况下，我喜欢 具有执行此操作的一般功能。
注意，如果T是ftable（）所示的10 x 3频率矩阵，则计算基本上是
log(T) %*% matrix(c(1, -1, 0,
0, 1, -1))
然后重塑和标记。
任何人都可以帮忙吗？