用r语言做多元 Logistics模型

好的，我理解了你的问题。

在 R 语言中，可以使用“nnet”包来拟合多元逻辑回归模型。以下是一个简单的例子，演示如何使用该包来拟合一个多元逻辑回归模型：

首先，我们需要准备数据，假设我们有一个包含两个二元自变量（x1 和 x2）和一个二元因变量（y）的数据集：

# 创建数据集
x1 <- c(0, 1, 1, 0, 1, 0)
x2 <- c(0, 1, 0, 1, 1, 0)
y <- c(0, 1, 1, 0, 1, 0)
data <- data.frame(x1, x2, y)

接下来，我们可以使用“nnet”包中的“multinom”函数来拟合多元逻辑回归模型：

# 安装并加载“nnet”包
install.packages("nnet")
library(nnet)

# 拟合多元逻辑回归模型
model <- multinom(y ~ x1 + x2, data = data)

最后，我们可以使用“predict”函数来预测新的观测值的分类：

# 预测新的观测值的分类
new_data <- data.frame(x1 = c(1, 0), x2 = c(0, 1))
predictions <- predict(model, newdata = new_data, type = "class")
predictions

这个模型将输出一个预测结果向量，其中包含每个新观测值的分类。

希望这个例子可以帮助你开始使用 R 语言来拟合多元逻辑回归模型。