r语言使用glm函数

在R语言中，`glm()`（Generalized Linear Model）函数是一个核心工具，用于构建广义线性模型（GLM）。GLM是一种统计方法，它将线性模型的概念推广到了响应变量（也称作因变量）不是严格正态分布的情况。`glm()`函数允许用户拟合各种类型的模型，包括但不限于线性回归、逻辑回归、泊松回归和负二项回归等。

使用`glm()`的基本语法如下：

model <- glm(response_variable ~ predictor_variables, family = distribution_family, data = dataframe)

这里的参数解释如下：
- `response_variable`：你需要预测的目标变量，比如连续数值（线性回归）、0-1逻辑值（逻辑回归）或计数数据（泊松回归）。
- `predictor_variables`：作为输入到模型的自变量或特征，通常是数据集中的列名。
- `family`：指定了模型的分布类型，如`gaussian`（普通最小二乘法，即线性回归）、`binomial`（逻辑斯蒂回归）、`poisson`（泊松回归）等。
- `dataframe`：包含所有变量的数据集，通常是一个`data.frame`对象。

例如，如果你想用年龄和血压预测冠心病的发生情况，你可以这样做：

heart_model <- glm(status ~ age + blood_pressure, family = binomial, data = heart_data)

在这里，`status`是冠心病状态的列名，`age`和`blood_pressure`是自变量。

运行完这个命令后，你会得到一个`glm`对象，你可以使用`summary()`函数来查看模型的详细信息，如参数估计、残差分析等。