"framingham.csv"为弗明汉心脏研究的数据文件（“CHD dataset 说明.docx”为说明文件），请尝试参照课件中的变量（可能不完全已知）使用Logistic回归分析进行建模，并对模型进行解释。请注意分类变量的因子化处理，可分别尝试因子化和非因子化情况下建模。

首先，你需要导入弗明汉心脏研究（Framingham Heart Study）的数据文件"framingham.csv"，这个文件通常包含了关于心脏病相关的多个变量。你可以使用像`read.csv()`这样的函数加载数据。然后，我们需要查阅"CHD dataset 说明.docx"来了解每个变量的意义，特别是那些分类变量，如性别、吸烟状态、高血压等，因为Logistic回归需要数值输入，所以可能需要将这些分类变量进行因子化处理。

因子化（也叫哑变量编码）是将分类变量转换为二进制形式的过程，这样每个类别对应一个独立的特征。例如，如果有一个"smoker"变量表示是否吸烟，我们可能会将其转换为两个新变量："smoker_yes"（=1表示吸烟，=0表示不吸烟）和"smoker_no"（仅当smoker_no = 1时有意义）。

不进行因子化的情况下，我们可以直接使用名义值（如字符串）作为输入，但需要注意的是，这种做法可能在某些统计软件中不支持，或者可能导致模型复杂度过高。

接下来，我们开始构建Logistic回归模型。使用R的`glm()`函数，模型公式可能类似这样：

# 基本模型假设（只考虑部分变量）
model_without_factors <- glm(chd_event ~ age + sex + sbp + cholesterol, family = binomial, data = df)
summary(model_without_factors)

其中`chd_event`是结果变量（是否发生心脏病事件），其他列代表自变量。

在因子化后的模型中，我们将替换上述连续变量为新的因子变量：

model_with_factors <- glm(chd_event ~ ., family = binomial, data = df[,c('age', 'sex_framingham', 'sbp', 'cholesterol_smoker')])
summary(model_with_factors)

解释模型时，关注系数（Betas）、P值、AIC和BIC值以及调整后的R-squared。系数反映各个因素对心脏病事件概率的影响程度；P值小则表明该变量对预测有显著影响；AIC和BIC可以衡量模型的复杂度。