R语言广义线性模型：Logistic回归模型列线图分析

最新推荐文章于 2025-12-22 18:03:18 发布

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文章标签： r语言回归开发语言 R语言

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本文详细介绍了如何使用R语言进行Logistic回归模型的列线图分析，通过实例展示了如何拟合模型、生成预测值，并利用ggplot2库创建列线图以可视化解释变量（汽车重量、马力）对响应变量（燃油效率）的影响，帮助读者理解模型效果。

R语言广义线性模型：Logistic回归模型列线图分析

Logistic回归是一种常用的广义线性模型，用于建立分类模型。在R语言中，我们可以使用各种库和函数来实现Logistic回归，并通过列线图分析模型的效果和解释变量的影响。本文将详细介绍如何使用R语言进行Logistic回归模型的列线图分析，并提供相应的源代码。

首先，我们需要加载所需的库和数据集。在本示例中，我们将使用R内置的mtcars数据集，其中包含了不同汽车的性能指标。

# 加载所需的库
library(ggplot2)
library(dplyr)

# 加载数据集
data(mtcars)

接下来，我们可以使用glm()函数来拟合Logistic回归模型。在这个例子中，我们将使用车辆的燃油效率（mpg）作为响应变量，并选择两个解释变量：汽车重量（wt）和马力（hp）。

# 拟合Logistic回归模型
model <- glm(vs ~ wt + hp, data = mtcars, family = binomial)

在拟合模型之后，我们可以使用predict()函数来生成模型的预测值，并将其与原始数据合并。

# 生成预测值
mtcars$predicted <- predict(model, type = "response")

# 合并原始数据和预测值
data <- mtcar

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