yes-noカウントではなくパーセンテージに二項GLMM（glmer）を適用する方法は？

従属変数がパーセンテージである反復測定実験があり、独立変数として複数の要因があります。このセットアップに直接対応していると思われるためglmer、Rパッケージから使用してlme4（を指定してfamily=binomial）ロジスティック回帰問題として扱いたいと思います。

私のデータは次のようになります。

 > 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

そして、これが適切だと思っていたRコマンドです：

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

これに関する問題は、コマンドが従属変数が整数ではないことについて文句を言うことです：

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

そして、この（パイロット）データの分析は結果として奇妙な答えを与えます。

binomial家族が整数（はい、いいえ）を期待する理由を理解していますが、パーセンテージデータを直接回帰しても問題ないようです。これを行う方法？

で応答変数として比率のベクトルを使用するにglmer(., family = binomial)は、weights引数を使用して各比率に至る試行回数を設定する必要があります。たとえばcbpp、lme4パッケージのデータを使用する場合：

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

試行の総数がわからない場合は、エラーメッセージに示されているように、二項モデルは適切ではありません。

$(0,1)$