GOF拟合优度检验R语言

在R语言中，可以使用`goftest`包来进行GOF（Goodness-of-Fit）拟合优度检验。这个包提供了多种方法来检验给定数据集的拟合优度。

首先，你需要安装`goftest`包，可以使用以下命令安装：

install.packages("goftest")

安装完成后，可以使用以下代码进行GOF拟合优度检验：

library(goftest)

# 将你的数据存储在一个向量或数据框中，假设为data
# 假设你使用了逻辑回归模型并获得了预测概率值
# 假设预测概率值存储在一个向量中，假设为predicted_prob

# 使用hoslem.test函数进行Hosmer-Lemeshow拟合优度检验
hoslem.test(data, predicted_prob)

这个函数将返回拟合优度检验的结果，包括卡方统计量和对应的p值。根据p值的显著性水平，你可以判断模型在给定数据集上的拟合优度是否显著。

需要注意的是，这里假设你已经进行了逻辑回归模型的拟合，并获得了预测概率值。如果你还没有进行逻辑回归建模，那么你需要先进行模型的建立和训练，然后再进行拟合优度检验。

请根据你的具体数据和问题，将上述代码进行相应的修改和调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验](https://blog.csdn.net/tecdat/article/details/128123573)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [基于拟合优度的频谱感知技术研究](https://download.csdn.net/download/weixin_38655347/14820607)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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