R- glm()公式带条件排除变量

R中的glm()函数是用于拟合广义线性模型的函数。它的公式语法可以通过使用“~”符号来指定响应变量和预测变量之间的关系。在公式中，可以使用“+”符号来添加预测变量，使用“-”符号来排除某些预测变量。

在glm()函数的公式中，如果想要排除某些变量，可以使用“-”符号后跟要排除的变量名称。这样，glm()函数将会拟合一个不包含这些变量的模型。

下面是一个示例：

# 假设我们有一个数据集df，其中包含响应变量y和预测变量x1、x2、x3、x4
# 我们想要拟合一个模型，其中排除了变量x3和x4

model <- glm(y ~ x1 + x2 - x3 - x4, data = df, family = gaussian)

# 在上述代码中，我们使用了公式y ~ x1 + x2 - x3 - x4来指定模型的公式
# 这样，glm()函数将会拟合一个模型，其中包含变量x1和x2，但不包含变量x3和x4
# data参数用于指定数据集，family参数用于指定模型的分布类型（这里使用了高斯分布）

这是一个简单的例子，演示了如何使用glm()函数的公式语法来排除变量。在实际应用中，可以根据具体的数据和建模需求来灵活使用glm()函数的公式语法。

关于R中glm()函数的更多信息，可以参考腾讯云的相关文档：glm()函数文档。