广义线性回归 logit和probit

## 广义线性回归___Logit模型(y为体育锻炼强度)。
#install.packages("ResourceSelection")
library(ResourceSelection)  #Hosmer-Lemeshow拟合优度检fit4<- glm(fitness2~hlw,data = newdata, binomial(link="logit"))
summary(fit4)
hl1 <- hoslem.test(fit4$y,fitted(fit4),g=10)  ##此函数用来进行Hosmer-Lemeshow拟合优度检验，评价logistic模型的校准度
hl1  ## 若假设检验的P值<检验水准α，则提示模型的拟合不佳, HL检验发现,模型拟合良好(P=0.651>0.05)。fit5 <- glm(fitness2~hlw+gender+age+hunyin+huji+edu+lnincome_fam+labour+a43a,data = newdata, binomial(link="logit"))
summary(fit5)
hl2 <- hoslem.test(fit5$y,fitted(fit5),g=10)
hl2fit6 <- glm(fitness2~hlw+gender+age+hunyin+huji+edu+lnincome_fam+labour+a43a+east+west,data = newdata,  binomial(link="logit"))
summary(fit6)
hl3 <- hoslem.test(fit6$y,fitted(fit6),g=10)
hl3###利用方差膨胀因子检验可知，自变量的VIF均值为1.20，最大VIF为1.62，故自变量之间不存在多重共线性问题。
car::vif(fit3)

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