R语言中的Hosmer-Lemeshow检验用于评估回归模型的拟合优度

R语言中的Hosmer-Lemeshow检验用于评估回归模型的拟合优度。下面将介绍如何使用R语言进行Hosmer-Lemeshow拟合优度检验，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要安装并加载与Hosmer-Lemeshow检验相关的R包。在R中，我们可以使用install.packages()函数安装所需的包，然后使用library()函数加载这些包。以下是安装和加载ResourceSelection和pROC包的示例代码：

install.packages("ResourceSelection")
install.packages("pROC")

library(ResourceSelection)
library(pROC)

接下来，我们需要准备回归模型并进行预测。这里假设我们已经拟合了一个二元逻辑回归模型，并使用测试数据集进行了预测。我们将使用预测结果计算Hosmer-Lemeshow拟合优度统计量。以下是一个简单的示例：

# 假设我们有一个已拟合的逻辑回归模型
model <- glm(formula = outcome ~ predictor1 + predictor2, data = training_data, family = binomial)

# 使用测试数据集进行预测
predicted_probs <- predict(model, newdata = testing_data, type = "respons