在R软件中进行分组回归，主要涉及到以下几种方法：

分组数据的Logistic回归模型

使用`lm（）`函数进行加权最小二乘法拟合。

示例代码：

```R

data10.4 <- read.csv（"C:/Users/Administrator/Desktop/data10.4.csv", header=TRUE）

lm10.4 <- lm（p1 ~ x, weights=w, data=data10.4）

summary（lm10.4）

```

未分组数据的Logistics回归模型

使用`lm（）`函数直接拟合。

示例代码：

```R

data <- data.frame（x=c（1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24）, y=c（276,277,283,294,308,330,355,387,422,461,507,558,613,675,741,811,886,966,1053,1142,1239,1340,1445,1556））

plot（x, y, col=1:7）

test <- lm（y ~ 1 + x + I（x^2））

summary（test）

```

逐步回归分析

使用`step（）`函数进行逐步回归，以AIC信息统计量为准则。

示例代码：

```R

data3.1 <- read.csv（"C:/Users/Administrator/Desktop/data3.1.csv", header=TRUE）

lmo3.1 <- lm（y ~ 1, data=data3.1）

lm3.1.for <- step（lmo3.1, scope=list（upper=~x1+x2+x3+x4+x5+x6+x7+x8+x9, lower=~1）, direction="forward"）

summary（lm3.1.for）

```

分组数据的箱线图与拟合曲线

使用`ggplot2`包进行数据可视化。

示例代码：

```R

library（ggplot2）

library（reshape2）

library（ggpmisc）

df <- read.table（file="data.txt", sep="\t", header=T, check.names=FALSE, row.names = 1）

df$Sample <- rownames（df）

df$Sample <- as.numeric（df$Sample）

df <- melt（df, id.vars="Sample", value.vars=names（df）[-1]）

df$Group <- ifelse（df$variable == "group1", "Group 1", "Group 2"）

p <- ggplot（df, aes（x=Sample, y=value, fill=Group）） +

geom_boxplot（） +

geom_smooth（method="lm", se=FALSE） +

theme_minimal（）

print（p）

```

这些方法可以帮助你在R软件中有效地进行分组回归分析。根据具体的数据类型和研究需求，可以选择合适的方法进行操作。