您可以获得data from here.
我的数据是4 * 3 * 3 * 2个完全随机的设计实验数据。我想用刺激变量来模拟生存的可能性。
我在SAS程序中对因子实验数据集进行了逻辑回归。
log（ℎ/）= −5.9629−1.0969（）+1.2095 + 0.2496 * + 0.3117（60）+0.0117（65.8）+0.0103（70.5） +0.4087（∗ 60）+0.1572（∗ 65.8）−0.2365（∗ 70.5）−0.4375（10）+0.0177（15）
这是我通过“向后选择”获得的结果公式。 是吗？
我是否需要使用此公式检查影响图和离群图？这是析因实验，他们一次实验了蜗牛。因此，我认为没有必要检查异常值。是吗？
使用该结果公式，我做了一些解释。请检查一下。 物种A的死亡率高于物种B的死亡率。 暴露时间越长，死亡率越高。 湿度为60时，死亡率最高。 温度为10时，死亡率最高。
随着物种A和长期暴露，死亡率更高。 物种为A且湿度为60时，死亡率较高。
PROC GENMOD DATA=snail;
CLASS SPECIES EXPOSURE HUM TEMP;
MODEL DEATHS/N=SPECIES|EXPOSURE|HUM|TEMP / DIST=BIN LINK=LOGIT OBSTATS
TYPE3 P R ;
RUN;
/*BACKWARD*/
PROC LOGISTIC DATA=snail DESCENDING;
CLASS SPECIES HUM TEMP;
MODEL DEATHS/N=SPECIES|EXPOSURE|HUM|TEMP/SELECTION=BACKWARD LINK=LOGIT;
RUN;