R语言常用于回归分析中的glm函数以及其他常用的函数

R语言常用于回归分析中的glm函数以及其他常用的函数

在R语言中，glm函数是用于拟合广义线性模型的重要工具。除了glm函数以外，还有一些其他常用的函数可以用来辅助进行回归分析。本文将介绍glm函数及其它常用的函数，并给出相应的源代码。

首先，让我们来了解一下glm函数的基本用法。glm函数的完整语法如下：

glm(formula, family, data, weights, subset, na.action, start = NULL, etastart, mustart, offset,
  control = glm.control(...), model = TRUE, x = FALSE, y = TRUE, contrasts = NULL,
  ...)

其中，最重要的参数是formula和family。formula指定了模型的公式，需要使用~符号来连接自变量和因变量。family则指定了模型的误差结构，常见的包括"gaussian"(正态误差)、“binomial”(二项误差)和"poisson"(泊松误差)等。另外，data参数指定了数据集，weights参数可以用来指定观测值的权重。

下面是一个示例代码，展示了如何使用glm函数进行二项回归分析：

# 加载所需的包
library(MASS)

# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")

# 拟合二项回归模型
model <- glm(Y ~ X1 + X2, data = data, family = b