R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例_r语言多元逻辑回归

可以使用逐步回归过程确定多元逻辑回归。此函数选择模型以最小化AIC。

如何进行多元逻辑回归

可以使用step函数通过逐步回归过程确定多元逻辑回归。此函数选择模型以最小化AIC。

通常建议不要盲目地遵循逐步回归程序，而是要使用拟合统计（AIC，AICc，BIC）比较模型，或者根据生物学或科学上合理的可用变量建立模型。

多元相关是研究潜在自变量之间关系的一种工具。例如，如果两个独立变量彼此相关，可能在最终模型中都不需要这两个变量，但可能有理由选择一个变量而不是另一个变量。

多元相关

创建数值变量的数据框

 
 
Data.num $ Status = as.numeric（Data.num $ Status）
 
Data.num $ Length = as.numeric（Data.num $ Length）
 
Data.num $ Migr = as.numeric（Data.num $ Migr）
 
Data.num $ Insect = as.numeric（Data.num $ Insect）
 
Data.num $ Diet = as.numeric（Data.num $ Diet）
 
Data.num $ Broods = as.numeric（Data.num $ Broods）
 
Data。 num $ Wood = as.numeric（Data.num $ Wood）
 
Data.num $ Upland = as.numeric（Data.num $ Upland）
 
Data.num $ Water = as.numeric（Data.num $ Water）
 
Data.num $ Release = as.numeric（Data.num $ Release）
 
Data.num $ Indiv = as.numeric（Data.num $ Indiv）
 
###检查新数据框
 
headtail（Data.num）
 
1 1 1520 9600.0 1.21 1 12 2 6.0 1 0 0 1 6 29
 
2 1 1250 5000.0 0.56 1 0 1 6.0 1 0 0 1 10 85
 
3 1 870 3360.0 0.07 1 0 1 4.0 1 0 0 1 3 8
 
77 0 170 31.0 0.55 3 12 2 4.0 NA 1 0 0 1 2
 
78 0 210 36.9 2.00 2 8 2 3.7 1 0 0 1 1 2
 
79 0 225 106.5 1.20 2 12 2 4.8 2 0 0 0 1 2
 
###检查变量之间的相关性
 
###这里使用了Spearman相关性