用二项式族计算glmer中的百分比

Question

我想在三种不同条件下获得96u的百分比。

正如你所看到的那样，我正在使用这种拟合（因为我正在使用二项式数据）

fit96u=glmer(cbind(96u.yes,96u.No)~Condition+Type.eggs+(1|number),family=binomial(link=logit),data=data)

但是如果我想成为96 u的百分比，我应该使用哪个代码，对于每个条件分别是/或者与一种鸡蛋相结合

Answer 1

我不确定我是否理解你的意思认为这是你正在寻找的

library(dplyr)
percByCondition <- df %>% group_by(Condition) %>% summarize(percYes = mean(96u.yes))

其中df表示输入数据帧。 如果您想要按蛋类型或蛋的条件和类型分组的频率，您需要在group_by（）中相应地更改分组变量

Answer 2

我认为你正在寻找像

这样的东西

构建“预测框架”，即预测变量的相关组合：

pframe <- with(my_data,
    expand.grid(Condition=levels(Condition),
                Type.Eggs=levels(Type.Eggs)))

预测：

predict(fit96u,newdata=pframe,
          type="response",  ## predict on probability (not logit) scale
          re.form=~0)       ## ignore grouping when predicting

或者，对于仅基于条件的预测，请查看lsmeans package（不要忘记type="response"：example）