Question

我正在研究一个图，以总结在暴露于0至100％死亡率的温度范围后生存数据的逻辑回归结果，以估计可导致50％和90％死亡率的温度（类似于LD50））。

我计划绘制数据，逻辑回归线以及50％和90％死亡率的估计值，但是在绘制这些数据之前，（我假设）我需要为每个温度生成存活率。

我已经使用prop.table（）生成了包含比例数据的小标题，但是它的输出是整个数据集的一部分，而不是每个曝光温度下的生存期。

这是我的数据：

dput(LLTemp)
structure(
    list(
        TreatmentTemp = c(-20, -20, -20, -20, -20, -20, -22.5, -22.5, -22.5, -22.5, -22.5, -22.5, -25, -25, -25, -25, -25, -25, -30, -30, -30, -30, -30, -30, -15, -15, -15, -15, -15),
        Fitness = structure(
            c(2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L),
            .Label = c("Dead", "Live"),
            class = "factor"
        )
    ),
    row.names = c(NA, 29L),
    class = "data.frame"
)

以及到目前为止我尝试过的代码：

LLT_Prop <- LLTemp %>%
  count(TreatmentTemp, Fitness) %>%
  mutate(prop = prop.table(n))

是否有一种方法可以调整此代码以针对每个TreatmentTemp因子水平输出生存率？

也许有一种更简单的方法可以做到这一点，所以如果我对流程太想了，我会欢迎其他解决方案。

根据生存数据生成比例

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