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答案 1：
一個實例：ced.logr < - glm(ced.del ~ cat + follows + factor(class), family=binomial("logit"))谷歌上搜關(guān)鍵字“R logistic”會有比較詳細的介紹。真的想不到知乎上也有關(guān)注R的，算是很偏的題了。答案 2：
震驚了，原來真的有關(guān)注R的人可以仔細看看-andbook,或者去COS上學習學習也是很不錯的答案 3：
-andbook上介紹的忒簡單了，就一個式子拉到了。COS上大都是一些小專題，詳細介紹logistic的也木有啊。感謝回答！答案 4：
R語言如果你有什么不懂不會做的，去網(wǎng)上搜資料的時候最重要一點是包括進關(guān)鍵字"R--elp"，因為你單輸一個R，搜索引擎是很難幫你認得是R語言的問題。而因為R的-elp list里面都有R--elp的tag，你把這個關(guān)鍵字包括進去之后搜索結(jié)果的相關(guān)性就大為提高了。答案 5：
我一般都是看-elp文件里的例子，大多數(shù)解釋得已經(jīng)很清楚了。手冊什么的，個人感覺基本沒用，還是把那些例子都拷進你的editor里然后運行，試試就差不多明白了。除非涉及一些參數(shù)設置的問題，那就要好好看看package的pdf文檔了。另外，如果還是不很理解，可以去 rseek.org 找相關(guān)資料。答案 6：
R軟件非常簡單易學，即使沒有編程基礎，看完《統(tǒng)計建模與R軟件》一書基本能掌握。R的-elp文件十分詳盡，打入關(guān)鍵詞一查所有語法規(guī)則都有。答案 7：
《統(tǒng)計建模與R軟件》一書的確很不錯。 logit=glm(train$V1~.,family=binomial(link="logit"),data=train); logit=step(logit); # 這個是用來挑選主成分的，但是效果沒有直接PCA來得明顯 pred=predprob(logit,newdata=test) # predprob是別的包里的函數(shù)，這個可以直接輸出概率答案 8：
統(tǒng)計之都是個學習R的好地方
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