Я использовал многомерный логистический регрессионный анализ с использованием обратной LR (отношение правдоподобия). Мой набор разработки включал демографическую информацию (возраст, пол, годы образования), клинические переменные (x1 ~ x20). Посредством выбора функции были выбраны годы образования: x1, x3, x4, x6, x12.
Тем не менее, я хочу ввести демографическую информацию (возраст, пол, годы образования) в качестве фиксированных переменных, и все остальные переменные будут последовательно вводиться в модель с использованием обратного метода LR.
Я ценю это, если вы мне поможете.
Мой код выглядит следующим образом:
model = glm(y ~ ., data = df, family = binomial(link = "logit"))
model_opt = step(model, direction = 'backward')