R logistic 比例赔率假设检验

R语言中进行比例赔率假设检验的函数是`glm()`，其中可以通过设置参数`family=binomial(link='logit')`来指定使用逻辑回归模型进行建模。具体步骤如下：

1. 使用`glm()`函数建立逻辑回归模型，并设置`family=binomial(link='logit')`；
2. 使用`summary()`函数查看逻辑回归模型的摘要信息，包括模型系数和对应的p值；
3. 根据p值判断各个变量是否对因变量有显著影响。

以下是一个简单的比例赔率假设检验的示例代码：

# 加载数据
data <- read.csv("data.csv")

# 建立逻辑回归模型
model <- glm(Y ~ X1 + X2 + X3, data = data, family = binomial(link = 'logit'))

# 查看模型摘要信息
summary(model)

在输出结果中，可以看到每个自变量的系数和对应的p值。如果某个自变量的p值小于显著性水平（通常为0.05），则说明该自变量对因变量有显著影响。