r语言 亚组分析 logistic

亚组分析（subgroup analysis）是一种在研究中对不同亚组进行分析的方法，以了解不同亚组之间的差异。而Logistic回归（Logistic regression）是一种用于建立分类模型的统计方法。在R语言中，可以使用广义线性模型（Generalized Linear Model，简称GLM）来进行Logistic回归分析。

下面是一个使用R语言进行亚组分析和Logistic回归的示例：

# 导入所需的包
library(MASS)

# 加载Boston数据集
data(Boston)

# 将medv（房屋价格中位数）转换为二分类变量
Boston$medv_binary <- ifelse(Boston$medv >= median(Boston$medv), 1, 0)

# 进行亚组分析
subgroup_analysis <- glm(medv_binary ~ age + rm + lstat, data = Boston, family = binomial)

# 查看亚组分析结果
summary(subgroup_analysis)

上述代码中，我们首先导入了MASS包，然后加载了Boston数据集。接着，我们将medv变量转换为二分类变量medv_binary，根据medv是否大于等于medv的中位数来进行分类。然后，我们使用glm函数进行亚组分析，其中medv_binary是因变量，age、rm和lstat是自变量，family参数指定了使用二项分布进行Logistic回归。最后，我们使用summary函数查看亚组分析的结果。

请注意，这只是一个简单的示例，实际的亚组分析和Logistic回归可能涉及更多的自变量和更复杂的模型。