FIFA2018球员数据分析（案例分析）

　　以下是一个简单的R语言代码示例，展示如何使用glm函数进行逻辑回归分析：

　　```R

　　# 导入数据

　　data <- read.csv("world_cup_data.csv")

　　# 数据预处理

　　data <- na.omit(data) # 去除缺失值

　　data <- data[,-1] # 去除无关变量

　　# 建立逻辑回归模型

　　model <- glm(win_loss ~ goals_for + goals_against, data = data, family = binomial)

　　# 模型评估

　　summary(model) # 查看模型摘要

　　plot(model) # 绘制残差图

　　# 模型预测

　　new_data <- data.frame(goals_for = 2, goals_against = 1) # 新数据

　　predict(model, new_data, type = "response") # 预测胜负

　　```

　　需要注意的是，上述代码中的数据和变量名仅供参考，具体情况需要根据实际数据进行调整。同时，在进行逻辑回归分析时，还需要考虑其他模型参数和选项，如正则化、交叉验证等。