R语言和医学统计学系列（7）：多元线性回归

Question

如题所述

Answer 1

在R语言与医学统计学系列的第七篇中，我们将探讨多元线性回归在实际应用中的运用。

本内容主要围绕孙振球主编的《医学统计学》第4版展开，利用课本中的例15-1数据进行演示。数据包括总胆固醇、甘油三酯、胰岛素、糖化血红蛋白和空腹血糖（目标变量）五列，初步分析显示血糖与糖化血红蛋白的相关性最强，而与甘油三酯相关性较弱。

通过建立回归模型，我们可以得到丰富的参数信息，包括截距、自变量系数及其统计显著性。同时，回归诊断部分会检查数据是否满足线性、正态性、方差齐性、多重共线性等多元线性回归的基本假设，结果显示数据在大部分情况下满足这些条件。

多重共线性通过方差膨胀因子检验得到控制，结果显示因子值均小于4，表明多重共线性影响不大。模型选择方面，逐步选择法和全子集回归（全局择优法）的结果表明，纳入tg/ri/hba三个自变量时，模型的Cp值最低，被认为是最佳模型组合。

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