R语言，hoslem检验代码

在R语言中，Hosmer-Lemeshow检验是一种用于评估分类模型拟合优度的统计方法。它通过比较观察值和预测值之间的差异来判断模型是否拟合良好。在R语言中，我们可以使用hoslem.test()函数来实现Hosmer-Lemeshow检验。

以下是一个示例代码，演示如何在R语言中进行Hosmer-Lemeshow检验：

# 导入需要的包
library(ResourceSelection)

# 创建一个分类模型
model <- glm(Species ~ Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width, data = iris, family = binomial)

# 提取模型的预测值和观察值
predicted <- predict(model, type = "response")
observed <- ifelse(iris$Species == "setosa", 1, 0)

# 进行Hosmer-Lemeshow检验
result <- hoslem.test(observed, predicted)

# 输出检验结果
print(result)

在上述代码中，我们首先导入了ResourceSelection包，该包提供了hoslem.test()函数。然后，我们创建了一个分类模型，使用iris数据集中的Sepal.Length、Sepal.Width、Petal.Length和Petal.Width作为自变量，Species作为因变量。接下来，我们使用predict()函数获取模型的预测值和观察值。最后，我们使用hoslem.test()函数对预测值和观察值进行Hosmer-Lemeshow检验，并将结果打印出来。