使用R语言进行连续变量的逻辑回归数据分析
逻辑回归是一种用于预测二元分类结果的统计方法，它常用于分析因变量是二元变量的情况下。在R语言中，我们可以使用逻辑回归模型来分析连续变量与二元因变量之间的关系。本文将详细介绍如何使用R语言进行连续变量的逻辑回归数据分析，并提供相应的源代码示例。
首先，我们需要加载必要的R包，例如tidyverse和broom，这些包提供了数据处理和逻辑回归模型相关的函数和工具。
# 加载必要的R包
library(tidyverse)
library(broom)
接下来，我们需要准备数据。假设我们有一份数据集data，其中包含一个连续变量continuous_var和一个二元因变量binary_var。
# 准备数据
data <- data.frame(
continuous_var = c(1.2, 2.5, 3.1, 4.7, 5.2),
binary_var = c(0, 1, 0, 1, 1)
)
接下来，我们可以使用glm()函数来拟合逻辑回归模型。该函数的第一个参数是模型公式，指定了因变量和自变量之间的关系。在我们的例子中，我们使用binary_var作为因变量&
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