我已经使用pROC包进行逻辑回归以在R中组合两个独立变量，我得到了这个：
summary(fit)
#Call: glm(formula = Case ~ X + Y, family = "binomial", data = data)
#Deviance Residuals:
# Min 1Q Median 3Q Max
#-1.5751 -0.8277 -0.6095 1.0701 2.3080
#Coefficients:
# Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
#(Intercept) -0.153731 0.538511 -0.285 0.775281
#X -0.048843 0.012856 -3.799 0.000145 ***
#Y 0.028364 0.009077 3.125 0.001780 **
#---
#Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
#(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
#Null deviance: 287.44 on 241 degrees of freedom
#Residual deviance: 260.34 on 239 degrees of freedom
#AIC: 266.34
#Number of Fisher Scoring iterations: 4
fit
#Call: glm(formula = Case ~ X + Y, family = "binomial", data = data)
#Coefficients:
# (Intercept) X Y
# -0.15373 -0.04884 0.02836
#Degrees of Freedom: 241 Total (i.e. Null); 239 Residual
#Null Deviance: 287.4
#Residual Deviance: 260.3 AIC: 266.3
现在我需要从这些数据中提取一些信息，但我不知道该怎么做。
首先，我需要模型方程式：假设拟合是一个名为CP的组合预测变量，可能是CP = -0.15 - 0.05X + 0.03Y吗？
然后，从回归得到的组合预测器应该可以显示一个中值，这样我就可以比较我用来做回归的两组Case和Controls的中位数（换句话说，我的X和Y变量N维度为N = N1 + N2，其中N1 =控件数，Case=0和N2 =案例数，Case=1）。
我希望能解释一切。