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。