R语言如何输出逻辑回归模型的95CI

可以使用summary()函数来输出逻辑回归模型的95%置信区间，例如：

model <- glm(formula = y ~ x1 + x2, family = binomial, data = data)
summary(model)

其中，y代表因变量，x1和x2代表自变量，data代表数据集。输出结果中，Coefficients表格中的Estimate一列即为模型系数，Std. Error一列即为标准误差，z value一列即为z统计量，Pr(>|z|)一列即为p值，95% Confidence Interval一列即为95%置信区间。

相关问题

R语言gtsummary有内置函数可以以逻辑回归模型计算OR，95%CI,和P

R语言中的`gtsummary`包主要用于创建简洁美观的统计报告，但它本身并不直接提供内置函数用于计算逻辑回归模型中的OR（ odds ratio）、95%置信区间（confidence interval, CI）以及p值。然而，你可以结合其他统计库如`broom`、`tidyverse`或`confint()`函数来进行这些计算。

首先，你需要使用`broom::tidy()`将逻辑回归模型结果转换为数据框，以便进一步处理。例如：

library(gtsummary)
library(broom)

# 假设你有一个名为model的逻辑回归模型
model_results <- glm(formula = your_model_formula, data = your_data, family = binomial())

tidy_results <- tidy(model_results)

然后，你可以使用`confint()`函数来获取95%置信区间：

ci_results <- confint(tidy_results, level = 0.95)
ci_results

至于计算OR（通常是比例），在大多数情况下，OR会作为`estimate`列的值出现，除非模型中包含交互项。如果需要精确地计算OR，你可能需要使用`exp()`函数对`estimate`乘以`scale`（默认是对数似然比率，如果是logit模型则为自然指数形式）：

or_values <- exp(tidily_results$estimate * tidy_results$scale)

至于p值，`tidy()`函数通常不会直接返回，但可以通过比较`estimate`到0（因为对于二分类逻辑回归，OR大于1或小于1意味着显著性）并结合`std.error`和假设检验来做：

p_values <- 2 * pt(abs(tidely_results$estimate) / tidy_results$std.error, df = model_degrees_of_freedom, lower.tail = FALSE)

这里`pt()`函数用于正态分布的累积概率，`df`通常是模型中的自由度。最后，你可以使用`gtsummary`或者其他数据处理工具，比如`dplyr`, 来整理这些结果并插入到你的gtsummary表单中。

R语言table1有内置函数可以以逻辑回归模型计算OR，95%CI,和P

在R语言中，对于逻辑回归模型，常用包如`car`, `lmtest`, 或者`Hmisc`中的函数来进行统计分析，包括计算 odds ratio (OR)、置信区间(95% CI) 和 p-value。例如，`logisticregression`函数来自`car`包，`coef(summary(model))`可以获取模型系数及其相关信息，其中包括OR、标准误和p值。

如果你有一个名为`table1`的数据框，并且已经拟合了一个逻辑回归模型，比如`model <- glm(dependent_variable ~ independent_variables, data = table1, family = "binomial")`，你可以这样做：

library(car)
summary_results <- logisticregression(model, conf.int=TRUE) # 添加conf.int参数获取置信区间
OR <- summary_results$coefficients[, "Estimate"] # 第一列通常是估计量，即OR
CI <- summary_results$coefficients[, "Lower."] # 置信区间的下限
CI["Upper."] # 可以获取上限

# 获取p值
p_values <- summary(model)$coefficients[, "Pr(>|z|)"]