对银行贷款拖欠率数据进行logistics回归，数据见附件中“bankloan.csv”。将数据分成训练集和测试机，

用训练集构建回归模型并进行回归诊断和自变量选择，并利用构建好的模型对测试机进行预测。 实验步骤如下： 1）打开R软件，把bankloan.csv数据导入R中（数据见附件）。 2）使用sample()把数据随机分成两个部分：一部分用于训练（80%）；另一部分用于测试（20%）。 3）使用glm()函数及训练数据构建logistic回归模型。 4）使用step()函数对模型进行自变量选择。 5）使用回归诊断相关诊断对模型进行异常值检验、多重共线性检验、误差自相关性检验。 6）使用predict()函数对测试集进行预测，并把预测结果合并至测试数据集中。