多变量单因素逻辑回归R语言代码

在R语言中，你可以使用`glm()`函数来建立多变量单因素逻辑回归模型。下面是一个基本示例，假设我们有一个数据集`df`，其中包含自变量`x1`, `x2`, ..., `xn`和因变量`y`，我们想要预测`y`取决于这些自变量：

# 假设你的数据存储在一个名为df的数据框中
# df是一个列名分别为x1, x2, ..., xn, y的数据表

# 定义模型
model <- glm(y ~ x1 + x2 + ... + xn, data = df, family = "binomial")

# 拟合模型
fit_model <- fit <- model$fit

# 打印模型摘要
summary(fit)

# 预测新数据点的结果
new_data <- data.frame(x1 = ..., x2 = ..., ..., xn = ...) # 将缺失的部分替换为实际值
predictions <- predict(model, newdata = new_data, type = "response")

在这个例子中，`family = "binomial"`指定了这是一个二元逻辑回归，因为`y`是二分类变量。`predict()`函数用于做出新的观测值的预测。