1. 安装必要的包

首先需要安装‘survey’、‘VGAM’、‘mitools’和‘mice’四个包，可以使用以下代码安装：

install.packages("survey") install.packages("VGAM") install.packages("mitools") install.packages("mice")

2. 加载必要的包和数据

加载‘survey’和‘mitools’包，并加载‘mtcars’数据集，该数据集包含了汽车的各种性能指标。

library(survey) library(mitools) data(mtcars)

3. 使用svy_vglm函数进行回归分析

使用‘survey’包中的‘svy_design’函数来指定该数据集为复杂抽样，使用‘svy_vglm’函数来进行回归分析。可以使用以下代码来进行回归分析：

design <- svydesign(id = ~1, data = mtcars, weights = ~wt) fit1 <- svy_vglm(mpg ~ wt + qsec, design = design) fit2 <- svy_vglm(mpg ~ wt + qsec, design = design, family = binomial())

其中，第一个模型是用于连续响应变量（mpg）的普通线性模型，第二个模型是用于二元响应变量的逻辑回归模型。

4. 使用svycontrast函数比较不同模型之间的结果

使用‘svycontrast’函数来比较不同模型之间的结果。以下代码展示了如何比较上述两个模型：

fit1_con <- svycontrast(fit1, test = "dunnett", formul = ~ wt + qsec) fit2_con <- svycontrast(fit2, test = "dunnett", formul = ~ wt + qsec) print(summary(fit1_con)) print(summary(fit2_con))

其中，使用‘svycontrast’函数访问前面的模型，并使用‘dunnett’方法进行比较，最后使用‘summary’函数来输出比较的结果。

5. 使用VGAM和mice包进行回归分析和比较

使用‘VGAM’包中的‘vglm’函数和‘mice’包中的‘multi.impute’函数来进行回归分析和比较。可以使用以下