广义线性模型的似然比检验（使用R语言）

广义线性模型的似然比检验（使用R语言）

广义线性模型（Generalized Linear Model，简称GLM）是一种常用的统计模型，用于描述因变量与自变量之间的关系。在GLM中，我们经常需要进行似然比检验，以评估模型的拟合优度和变量的显著性。本文将介绍如何使用R语言进行广义线性模型的似然比检验，并提供相应的源代码。

首先，让我们导入所需的R软件包。在进行似然比检验之前，我们需要使用stats软件包中的glm()函数来拟合广义线性模型，并使用anova()函数进行似然比检验。

# 导入所需的软件包
library(stats)

接下来，我们将准备一个示例数据集来进行演示。假设我们有一个二元因变量y和两个连续自变量x1和x2。

# 创建示例数据集
set.seed(1)
n <- 100
x1 <- rnorm(n)
x2 <- rnorm(n)
y <- rbinom(n, 1, plogis(0.5 + 0.4*x1 + 0.8*x2))
data <- data.frame(y, x1, x2)

现在，我们可以使用glm()函数来拟合广义线性模型。在这个例子中，我们将使用二项分布和logit链接函数。

# 拟