有关线性回归分析模型的基本假定需要注意：1）关于随机干扰项的高斯-马尔科夫定理；2）关于自变量的：不存在共线性；3）关于模型的：模型设定正确。
用 glm 函数建立广义线性模型，用参数 family 指定分布类型，logistic模型指定为binomial
用 predict 函数进行预测， predict(model, data, type = 'response'
此外，还可以用 mlogit 包中的 mlogit 函数做多分类变量logistic回归， rms 包中的 lrm 函数做顺序变量logistic回归， glmnet 包中的 glmnet 函数做基于正则化的logistic回归
基于R语言实现Lasso回归分析主要步骤：
将数据存成csv格式，逗号分隔
在R中，读取数据，然后将数据转成矩阵形式
加载lars包，先安装
调用lars函数
确定Cp值最小的步数
确定筛选出的变量，并计算回归系数
具体代码如下：
需要注意的地方：
1、数据读取的方法，这里用的file.choose( )，这样做的好处是，会弹出窗口让你选择你要加载进来的文件，免去了输入路径的苦恼。
2、数据要转为矩阵形式
3、（la） 可以看到R方，这里为0.66，略低
4、图如何看？ summary的结果里，第1步是Cp最小的，在图里，看到第1步与横轴0.0的交界处，只有变量1是非0的。所以筛选出的是nongyangungun
Ps: R语言只学习了数据输入，及一些简单的处理，图形可视化部分尚未学习，等论文写完了，再把这部分认真学习一下~~在这里立个flag
