Làm cách nào để áp dụng GLMM nhị phân (glmer) cho tỷ lệ phần trăm thay vì có - không tính?

Tôi có một thử nghiệm đo lặp lại trong đó biến phụ thuộc là tỷ lệ phần trăm và tôi có nhiều yếu tố là biến độc lập. Tôi muốn sử dụng glmertừ gói R lme4để coi nó như một vấn đề hồi quy logistic (bằng cách chỉ định family=binomial) vì nó dường như phù hợp với thiết lập này trực tiếp.

Dữ liệu của tôi trông như thế này:

 > head(data.xvsy)
   foldnum      featureset noisered pooldur dpoolmode       auc
 1       0         mfcc-ms      nr0       1      mean 0.6760438
 2       1         mfcc-ms      nr0       1      mean 0.6739482
 3       0    melspec-maxp    nr075       1       max 0.8141421
 4       1    melspec-maxp    nr075       1       max 0.7822994
 5       0 chrmpeak-tpor1d    nr075       1       max 0.6547476
 6       1 chrmpeak-tpor1d    nr075       1       max 0.6699825

và đây là lệnh R mà tôi hy vọng sẽ phù hợp:

 glmer(auc~1+featureset*noisered*pooldur*dpoolmode+(1|foldnum), data.xvsy, family=binomial)

Vấn đề với điều này là lệnh phàn nàn về biến phụ thuộc của tôi không phải là số nguyên:

In eval(expr, envir, enclos) : non-integer #successes in a binomial glm!

và phân tích dữ liệu (thí điểm) này cho kết quả kỳ lạ.

Tôi hiểu lý do tại sao binomialgia đình mong đợi số nguyên (có - không tính), nhưng có vẻ như sẽ ổn khi lấy lại dữ liệu phần trăm trực tiếp. làm như thế nào?

Để sử dụng vectơ tỷ lệ làm biến trả lời glmer(., family = binomial), bạn cần đặt số lượng thử nghiệm dẫn đến từng tỷ lệ bằng cách sử dụng weightsđối số. Ví dụ: sử dụng cbppdữ liệu từ lme4gói:

glmer(incidence / size ~ period + (1 | herd), weights = size,
   family = binomial, data = cbpp)

Nếu bạn không biết tổng số thử nghiệm, thì mô hình nhị thức là không phù hợp, như được chỉ ra trong thông báo lỗi.

$(0,1)$