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R语言建立基于Logistic回归的临床预测模型
本文使用R语言，建立基于Logistic回归的临床预测模型，并绘制列线图。
1、导入数据
在Excel中，全选数据，复制。
打开Rstudio，输入下面命令，把数据粘贴到Rstudio中。
2、变量因子化
针对分类变量，使用factor命令，把变量变为因子，并添加标签。
3、查看数据
使用str()查看数据集的样本量、变量数、各变量的类型、值标签等。
使用head()查看数据集的前六行。
使用summary()查看数据集中数值变量的最小值、最大值、平均数、中位数、上四分位数、下四分位数，查看分类变量各类别的例数。
4、拆分数据集
使用caret()拆分数据集，set.seed()设定随机数，训练集和测试集比例为7:3。
5、构建Logistic回归模型
在训练集中，假设经过单因素Logistic回归，其中sex、bmig和testb有统计学意义，纳入多因素回归模型
使用glm()构建多因素Logistic回归模型，数据集为训练集。
使用命令把OR、95%CI和p值整理如下
使用命令把上面结果，都保留三位小数
6、绘制列线图
调用rms()
打包数据
使用lrm()构建模型
使用nomogram命令绘制列线图，并用plot函数打印出来。
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