我目前正在尝试使用函数optim
,nlm
等自行运行逻辑回归。但是,我在某种程度上为自定义模型获取不同的系数值我跑glm。
我怀疑我的似然函数可能不同,但无法找到logit似然函数存储在glm
中的位置。有谁知道吗?
答案 0 :(得分:0)
似然函数未存储在glm
对象中。在R 3.1中,仅存在以下字段:
> m <- glm(y ~ x, data=df, family=binomial(link=logit))
> names(m)
[1] "coefficients" "residuals" "fitted.values"
[4] "effects" "R" "rank"
[7] "qr" "family" "linear.predictors"
[10] "deviance" "aic" "null.deviance"
[13] "iter" "weights" "prior.weights"
[16] "df.residual" "df.null" "y"
[19] "converged" "boundary" "model"
[22] "call" "formula" "terms"
[25] "data" "offset" "control"
[28] "method" "contrasts" "xlevels"
如果您在R提示符下键入glm.fit
,您将看到优化的进展情况。特别是,没有单独的似然函数可以用参数空间中的不同点来评估。请参阅Steve评论中的链接,了解您需要做什么。