R语言中的Logistic回归模型应用：探究影响低出生体重婴儿的核心影像因素

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本文使用R语言的Logistic回归模型探讨影响低出生体重婴儿的因素，涉及孕期重量增加、母亲年龄等变量。通过数据清洗、模型建立、评估和解释，揭示了这些因素对低出生体重婴儿的风险影响。

概述：
低出生体重婴儿（Low Birth Weight Infants）是指出生时体重低于2500克的婴儿。研究低出生体重婴儿的核心影像因素可以帮助医学界了解其发生的原因，并采取相应措施来预防和治疗。本文将介绍如何使用R语言中的Logistic回归模型进行分析，并给出相应的源代码。

数据准备：
首先，我们需要收集与低出生体重婴儿相关的数据。假设我们已经收集到了一组数据，包括以下几个变量：孕期重量增加、母亲年龄、孕周、吸烟情况、孕前健康状况和产前护理。这些变量可能与低出生体重婴儿的发生有关。
数据清洗与探索性分析：
在进行回归分析之前，我们需要对数据进行清洗和探索性分析。使用R语言中的相关包，比如dplyr和ggplot2，可以对数据进行处理和可视化。

数据清洗主要包括处理缺失值、异常值和变量转换等。在探索性分析中，我们可以绘制直方图、散点图和箱线图等来观察各个变量与低出生体重婴儿之间的关系。

模型建立：
接下来，我们使用Logistic回归模型来建立预测低出生体重婴儿的模型。Logistic回归是一种广义线性回归模型，适用于因变量为二分类变量的情况。

在R语言中，我们可以使用glm函数来拟合Logistic回归模型。模型的公式如下所示：

model <- glm(低出生体重 ~ 孕期重量增加 + 母亲年龄 + 孕周 + 吸烟情况 + 孕前健康状况 + 产前护理,