R语言广义线性模型：逻辑回归模型的亚组分析及森林图绘制

R语言广义线性模型：逻辑回归模型的亚组分析及森林图绘制

广义线性模型（Generalized Linear Models，简称GLM）是一种统计模型，适用于各种类型的响应变量，包括二元和多元分类问题。逻辑回归是广义线性模型的一种形式，常用于处理二元分类问题。在本文中，我们将介绍如何使用R语言进行逻辑回归模型的亚组分析，并使用森林图（Forest Plot）进行结果的可视化。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个关于患有心脏病的病人的数据集，其中包含了一些特征变量（如年龄、性别、胆固醇水平等）以及一个二元的响应变量（是否患有心脏病）。我们的目标是探究不同特征对心脏病的发病风险的影响。

# 导入必要的包
library(glmnet)
library(dplyr)

# 读取数据集
data <- read.csv("heart_disease_data.csv")

接下来，我们可以使用glm()函数来拟合逻辑回归模型。

# 拟合逻辑回归模型
model <- glm(disease_status ~ age + sex + cholesterol, data = data, family = binomial)

在进行亚组分析之前，我们可以先查看模型的总体拟合情况。

# 查看模型摘要
summary(model)

亚组分析是一种用于探究不同子群体中效