具有3个变量的R多重/Logistic回归，统计检验？

具有3个变量的R多重/Logistic回归是一种统计分析方法，用于探究多个自变量对因变量的影响关系。该方法可以用于预测和解释因变量的概率或分类结果。

在R语言中，可以使用多个包来进行多重/Logistic回归分析，如stats、glmnet、caret等。下面是一个完善且全面的答案：

多重回归：

• 概念：多重回归是一种统计分析方法，用于研究多个自变量对因变量的影响关系。它通过建立一个包含多个自变量的线性回归模型，来预测和解释因变量的变化。
• 分类：多重回归可以分为线性多重回归和非线性多重回归，具体根据因变量的类型和自变量之间的关系来选择合适的模型。
• 优势：多重回归可以同时考虑多个自变量对因变量的影响，可以控制其他变量的影响，提高预测准确性和解释能力。
• 应用场景：多重回归广泛应用于社会科学、经济学、医学等领域，用于研究变量之间的关系、预测和解释因变量的变化。

Logistic回归：

• 概念：Logistic回归是一种广义线性模型，用于建立因变量为二分类或多分类的模型。它通过将线性回归的结果映射到一个概率值，来进行分类预测。
• 分类：Logistic回归可以分为二元Logistic回归和多元Logistic回归，具体根据因变量的分类数目来选择合适的模型。
• 优势：Logistic回归可以处理二分类或多分类问题，适用于预测和解释分类结果。它还可以通过调整阈值来控制预测的准确性和召回率。
• 应用场景：Logistic回归广泛应用于医学、市场营销、风险评估等领域，用于预测患病风险、客户购买行为等。

统计检验：

• 概念：统计检验是一种用于判断样本数据与假设之间是否存在显著差异的方法。它通过计算样本数据的统计量，并与理论分布或其他样本数据进行比较，来进行假设检验。
• 分类：统计检验可以分为参数检验和非参数检验，具体根据数据的分布和假设条件来选择合适的方法。
• 优势：统计检验可以帮助我们判断样本数据是否具有统计学意义，从而进行科学的决策和推断。
• 应用场景：统计检验广泛应用于实验设计、质量控制、医学研究等领域，用于验证假设、比较不同组别之间的差异等。

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