伪 R 平方分析：理解与实现

在统计学中，R 平方分析是一种常见的方法，用于评估回归模型的拟合程度。但是，有时候我们可能会遇到一些情况，无法使用传统的 R 平方来评估模型的拟合度。在这种情况下，我们可以采用伪 R 平方分析的方法。本文将介绍伪 R 平方的概念，并提供用 R 语言实现伪 R 平方分析的源代码。

伪 R 平方分析的概念

伪 R 平方是一种用于度量统计模型拟合度的指标，它类似于传统的 R 平方。传统的 R 平方是通过计算观测值与回归线之间的差异来评估模型的拟合程度。然而，当我们的模型并不是基于最小二乘法时，传统的 R 平方就无法使用了。在这种情况下，伪 R 平方可以作为一个替代指标来评估模型的拟合度。

伪 R 平方有多种不同的定义和计算方法，其中最常见的是 Cox 和 Snell 伪 R 平方以及 Nagelkerke 伪 R 平方。下面，我们将使用 Cox 和 Snell 伪 R 平方来进行示范。

用 R 语言计算 Cox 和 Snell 伪 R 平方

为了计算 Cox 和 Snell 伪 R 平方，我们需要先拟合一个逻辑回归模型。在这个例子中，我们将使用 R 中的 glm() 函数来拟合逻辑回归模型，并计算伪 R 平方。

首先，让我们生成一些虚拟的数据作为示例：