model.all <- glm(MODS~CHD+PCT+SOFA+PLT109L+Cr+ventilation+respiratory,data = sepsis,family = binomial(link="logit"))如何删除model.all中有缺失值的行

在R中，如果你想创建一个glm（广义线性模型）并将含有缺失值的行从"data = sepsis"数据框中剔除，你可以使用`na.omit()`函数来删除包含缺失值的行，然后再构建模型。以下是步骤：

# 首先，检查sepsis数据框中哪些行有缺失值
missing_data <- is.na(sepsis[, c("MODS", "CHD", "PCT", "SOFA", "PLT109L", "Cr", "ventilation", "respiratory")])
# 然后，删除有缺失值的行
sepsis_clean <- na.omit(sepsis[!missing_data, ])

# 接着，使用干净的数据创建glm模型
model_all_clean <- glm(MODS ~ CHD + PCT + SOFA + PLT109L + Cr + ventilation + respiratory, data = sepsis_clean, family = binomial(link = "logit"))

在这个例子中，`is.na()`函数用于生成一个逻辑矩阵，标记出哪些元素是缺失的。`!missing_data`则取反，得到没有缺失值的行索引。`na.omit()`函数会根据这些索引从原始数据框中删除缺失值。

注意，在实际操作中，确保你理解了缺失值的含义以及它们可能带来的影响，因为有时缺失值可能是有意忽略的某些观察结果。