dados <-  read.table("Table913.txt")
dados

m <- c(dados$V4, dados$V6)

y <- c(dados$V3, dados$V5)

car <- factor(c(dados$V1, dados$V1))

age <- factor(c(dados$V2, dados$V2))

dist <- factor(c(rep(0, length(dados$V1)), rep(1, length(dados$V1))))

summary(y/m)

plot(car, y / m )

plot(age, y / m )

plot(dist, y / m )

m1 <- glm(y ~ car + age + dist - 1, family = poisson)
summary(m1)
m2 <- glm(y ~ (car + age + dist)^2, family = poisson)
summary(m2)
m3 <- glm(cbind(y, m - y) ~ car + age + dist, family = binomial)
summary(m3)
m4 <- glm(cbind(y, m - y) ~ (car + age + dist)^2, family = binomial)
summary(m4)

anova(m3, m4, test = "Chi")