#用数据集iris鸢尾花的例子来说明
 

#glm()昰基础包里的广义线性模型函数，glm()提供正态、指数、gamma、逆高斯、Poisson、二项分布
#所以做logistuc时只能做二项的
#predict()可以预测拟合后的模型，得出来的是數字所以做如下处理，注意：0是分界点
#table()可以观察预测结果情况
 

 
 因变量是多项时glm()就做不了了。但是mlogit包可以做
 


 

 利用mlogit包自带的Fishing数据集作为唎子。
 


 

 


 

 


 

#用数据集iris鸢尾花的例子来说明
 

#glm()昰基础包里的广义线性模型函数，glm()提供正态、指数、gamma、逆高斯、Poisson、二项分布
#所以做logistuc时只能做二项的
#predict()可以预测拟合后的模型，得出来的是數字所以做如下处理，注意：0是分界点
#table()可以观察预测结果情况
 

 
 因变量是多项时glm()就做不了了。但是mlogit包可以做
 


 

 利用mlogit包自带的Fishing数据集作为唎子。