R语言使用glm函数构建逻辑回归模型(logistic)使用subgroupAnalysis函数进行亚组分析并可视化森林图

Posted Data+Science+Insight

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了R语言使用glm函数构建逻辑回归模型(logistic)使用subgroupAnalysis函数进行亚组分析并可视化森林图相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

R语言使用glm函数构建逻辑回归模型(logistic)、使用subgroupAnalysis函数进行亚组分析并可视化森林图

目录

以上是关于R语言使用glm函数构建逻辑回归模型(logistic)使用subgroupAnalysis函数进行亚组分析并可视化森林图的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

R语言广义线性模型函数GLM广义线性模型(Generalized linear models)glm函数构建逻辑回归模型(Logistic regression)

R语言使用glm函数构建逻辑回归模型(logistic)使用subgroupAnalysis函数进行亚组分析并可视化森林图

R语言使用glm函数构建逻辑回归模型(logistic)使用subgroupAnalysis函数进行亚组分析并可视化森林图

R语言glm拟合logistic回归模型实战:基于glm构建逻辑回归模型及模型系数统计显著性分析每个预测因子对响应变量的贡献

R语言广义线性模型函数GLMglm函数构建逻辑回归模型(Logistic regression)去除初步验证不具有显著性的特征再次构建逻辑回归模型简化模型(reduced model)

R语言广义线性模型函数GLMglm函数构建逻辑回归模型(Logistic regression)使用卡方检验验证两个逻辑回归模型是否具有显著性(即删除无用特征后的模型和原始模型是否具有明显差异)