r语言logistic回归代码

以下是使用R语言进行logistic回归的代码示例：

# 导入所需的包
library(stats)

# 读取数据
data <- read.csv("data.csv")

# 构建模型
fit <- glm(y ~ x1 + x2 + x3, family = binomial(), data = data)

# 查看模型系数
coef(fit)

# 进行方差检验
anova(fit, test = "Chisq")

# 查看模型摘要
summary(fit)

在这个例子中，我们假设数据集的文件名为"data.csv"，其中包含了因变量"y"和自变量"x1"、"x2"、"x3"。我们使用glm函数构建logistic回归模型，并使用coef函数查看模型的系数。通过anova函数进行方差检验，判断优化前后模型是否有差别。最后，使用summary函数查看模型的摘要信息。

请注意，这只是一个示例代码，具体的回归分析需要根据实际情况进行调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [用R语言建立logistic回归模型](https://blog.csdn.net/weixin_43408110/article/details/87827432)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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