安装autoReginstall.packages("devtools")devtools::install_github("cardiomoon/autoReg")library(autoReg)library(tidyverse)library(rrtable)
# 导入数据，后台回复“泰坦尼克”即可获取data = read_csv('train.csv')# 选取几个变量，并对分类变量进行因子化varname = colnames(data)data = data %>% select(Survived,Pclass,Sex,Age,SibSp,Embarked) %>%mutate(across(c('Survived','Pclass','Sex','Embarked'),factor))str(data)
# 绘制基线表gaze(Survived~.,data=data)
gaze(Survived~.,data=data) %>% table2docx()# 广义线性模型fit1 = glm(Survived~.,data = data, family="binomial")# 制作回归分析表autoReg(fit1)%>% myft()
# “先单后多”，默认p<0.2的进入多因素分析之中# myft()表示以图片形式输出autoReg(fit1,uni=T)%>% myft()
autoReg(fit1, uni=TRUE,threshold=1) %>% myft()# 不运行# 绘制森林图，报错，可能是个bug，等作者修复# modelPlot(fit1)
library(moonBook)# 基线表gaze(sex~.,data=acs) %>% myft()# 分层gaze(sex+Dx~.,data=acs) %>% myft()# 多元线性回归fit2=lm(mpg~wt*hp*am,data=mtcars)# 输出单变量分析结果autoReg(fit2,uni=TRUE, threshold=0.2) %>% myft()
参考文献：
Moon K (2023). autoReg: Automatic Linear and Logistic Regression and Survival Analysis. R package version 0.3.4, https://cardiomoon.github.io/autoReg/, https://github.com/cardiomoon/autoReg.
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