r语言logistic回归没有显示95%置信区间

R语言的glm函数可以用来构建二分类logistic回归模型，其中family参数设置为binomial。但是glm函数本身并没有直接提供计算模型系数的95%置信区间的功能。要获取模型系数的置信区间，可以使用confint函数。confint函数默认提供的是对数优势比的置信区间。所以，你可以使用glm函数构建二分类logistic回归模型，并使用confint函数获取模型系数的95%置信区间。

相关问题

logistic回归置信区间

在逻辑回归中，我们可以计算出置信区间来评估模型中的参数估计的稳定性和可靠性。然而，置信区间的计算方法与线性回归中的方法不同。在逻辑回归中，一种常用的计算置信区间的方法是使用“对数优势比”，也称为“log odds ratio”。对数优势比的置信区间可以通过计算模型参数的标准误差和置信水平（通常为95%）来获得。具体计算方法可以使用Wald方法或基于梯度信息的拟合方法。因此，对于logistic回归，我们可以计算出每个参数的置信区间来表示参数估计的不确定性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [R语言glm函数构建二分类logistic回归模型（family参数为binomial）、使用confint函数获取模型系数（对数...](https://blog.csdn.net/weixin_57242009/article/details/125323497)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [逻辑回归批量单因素和多因素结果OR值，](https://download.csdn.net/download/m0_52346369/85237805)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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r语言logistic回归

logistic回归分析是一种常用的统计方法，它用于研究因变量与一个或多个自变量之间的关系。在医学统计分析中，尤其常用二元logistic回归分析，即用于二分类数据的回归分析。多因素logistic回归分析是在单因素分析的基础上，将发现的有意义的变量同时纳入回归模型进行分析。除了纳入有意义的变量外，还可以通过强制纳入其他变量构建不同的模型。逐步回归分析也是多因素回归分析的一种方法。

下面是进行多因素logistic回归分析的R语言代码示例：

# 多因素logistic回归
varsMul <- c("sex", "edu", "BMI", "白蛋白")  # 需要进行多因素分析的变量
dataAM <- data.frame(subset(log_data, select = c("Y", varsMul[1:length(varsMul)])))  # 将因变量和要分析的自变量单独建库
fitMul <- glm(Y ~ ., data = dataAM, family = binomial())  # 进行多因素logistic回归分析
fitSum <- summary(fitMul)
ResultMul <- c()  # 准备空向量，用来储存结果
ResultMul <- rbind(ResultMul, fitSum$coef)
OR <- exp(fitSum$coef[, "Estimate"])
ResultMul <- cbind(ResultMul, cbind(OR, exp(confint(fitMul))))

以上代码中，你可以根据你的需求修改变量和数据来源。这段代码将给出多因素logistic回归的结果，包括系数、指数、置信区间等。