R语言逐步回归模型案例：探究与冠心病相关的危险因素

最新推荐文章于 2025-07-18 16:26:28 发布

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文利用R语言逐步回归模型分析冠心病相关风险因素，通过数据预处理、模型构建及结果解读，揭示与冠心病发病密切相关的自变量，为预防和治疗提供统计学依据。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

R语言逐步回归模型案例：探究与冠心病相关的危险因素

在现代社会中，冠心病已经成为一种常见且严重的心血管疾病。了解冠心病的发展和预防措施对于我们维护健康至关重要。本文将通过使用R语言的逐步回归模型，分析与冠心病相关的危险因素，并从统计学的角度寻找可能的预测因子。

首先，我们需要准备数据集。这里，我们将使用一个包含了与冠心病相关的各种因素的数据集。数据集中包含了多个自变量，例如年龄、性别、吸烟情况、血压等，以及一个因变量，即是否患有冠心病。让我们开始编写代码来导入数据集并进行必要的数据准备和清洗：

# 导入必要的包
library(MASS)

# 读取数据集
data(heart)

# 查看数据集
head(heart)

接下来，我们将进行数据预处理的步骤，包括删除缺失值、标准化数据等。请注意，这是根据具体数据集的特点进行的操作，可能会因数据集而异。下面是一个简单的数据预处理示例：

# 删除缺失值
heart <- na.omit(heart)

# 标准化数值型变量
heart[, c("age", "trestbps", "chol", "thalach", "oldpeak")] <- scale(heart[, c("age", "trestbps", "chol", "thalach", "oldpeak")])

# 将分类变量转换为虚拟变量
heart <- data.frame(model.matrix(~.-1, data = heart))

数据准备完成后，我们可以开

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