首先，关于在mobaXterm上运行R函数时出现"could not find function"的错误，这通常是因为R包没有正确加载或者没有安装。你可以尝试使用library()函数来加载相应的R包，确保你已经正确安装了需要的包。
关于亚组森林图，通常情况下，我们需要进行统计分析才能得到每个亚组的OR/RR和95%CI。对于分类变量，可以使用逻辑回归（logistic regression）或者Cox比例风险模型（Cox proportional hazards model）等进行分析。
在R中，你可以使用glm()函数来进行逻辑回归分析。假设你的数据集名为data，其中包含一个分类变量sex和一个二元结果变量outcome，你可以使用以下代码来进行逻辑回归分析：
model <- glm(outcome ~ sex, data = data, family = binomial)
summary(model)
这将给出每个亚组的OR和95%CI。如果你想得到RR，你需要使用Cox比例风险模型，可以使用coxph()函数进行分析。
请注意，在逻辑回归中，一个分类变量的每个水平（亚组）都会被作为一个参数进行建模，其中一个水平（通常是最后一个水平）被作为参考水平。所以在你的例子中，当你运行逻辑回归时，你只会得到sex=M的指标，而sex=F这一组不会出现在结果中。如果你想得到sex=F这一组的结果，你可以通过重新编码分类变量来实现。例如，你可以使用relevel()函数将sex=F设置为参考水平，然后运行逻辑回归。
希望这些信息对你有所帮助！如果你有任何进一步的问题，请随时提问。
你把数据和文件发给我修改一下