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答案 1：
一个实例：ced.logr < - glm(ced.del ~ cat + follows + factor(class), family=binomial("logit"))谷歌上搜关键字“R logistic”会有比较详细的介绍。真的想不到知乎上也有关注R的，算是很偏的题了。答案 2：
震惊了，原来真的有关注R的人可以仔细看看-andbook,或者去COS上学习学习也是很不错的答案 3：
-andbook上介绍的忒简单了，就一个式子拉到了。COS上大都是一些小专题，详细介绍logistic的也木有啊。感谢回答！答案 4：
R语言如果你有什么不懂不会做的，去网上搜资料的时候最重要一点是包括进关键字"R--elp"，因为你单输一个R，搜索引擎是很难帮你认得是R语言的问题。而因为R的-elp list里面都有R--elp的tag，你把这个关键字包括进去之后搜索结果的相关性就大为提高了。答案 5：
我一般都是看-elp文件里的例子，大多数解释得已经很清楚了。手册什么的，个人感觉基本没用，还是把那些例子都拷进你的editor里然后运行，试试就差不多明白了。除非涉及一些参数设置的问题，那就要好好看看package的pdf文档了。另外，如果还是不很理解，可以去 rseek.org 找相关资料。答案 6：
R软件非常简单易学，即使没有编程基础，看完《统计建模与R软件》一书基本能掌握。R的-elp文件十分详尽，打入关键词一查所有语法规则都有。答案 7：
《统计建模与R软件》一书的确很不错。 logit=glm(train$V1~.,family=binomial(link="logit"),data=train); logit=step(logit); # 这个是用来挑选主成分的，但是效果没有直接PCA来得明显 pred=predprob(logit,newdata=test) # predprob是别的包里的函数，这个可以直接输出概率答案 8：
统计之都是个学习R的好地方
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