是否可以使用speedglm，biglm和glm包为logit模型自定义似然函数

Question

我正在尝试使用R中的optim / maxBFGS函数来定制逻辑回归/生存分析函数，并手动定义函数。

我始终认为，对于包speedglm，biglm和glm，logit模型或任何分布的似然函数都是硬锁定的。但是，我想知道我是否错了，或者是否可以指定我自己的可能性函数。原因是optim / maxBFGS的运行速度比speedglm慢。

Answer 1

R glm功能仅用于处理指数族的可能性。拟合算法不会与任何其他类型的可能性一起工作，并且与其他任何算法一起实际上不适合glm而是其他类型的模型。

glm函数适合使用迭代重加权最小二乘法;指数族的似然函数的特殊形式使得Newton的求解最大似然方程的方法与重复拟合普通最小二乘回归相同，直到达到收敛。

这是一个比通用非线性优化更快的过程;因此，如果您想要使用的可能性已经过定制，以便它们不再来自指数族，那么您就不再适合广义线性模型。这意味着IRWLS算法不适用，正如您所发现的那样，拟合速度会变慢。