R_Language 板


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※ 引述《celestialgod (天)》之铭言: : 我懒得推文了... : 问题如下: : 1. 你知道logistic的MLE怎麽算吗? : 2. 你有了牛顿法的程式,但是你知道f3放什麽?x0放什麽吗? : 3. 我看不懂你创的矩阵,[Y-pi1]是从哪里来的? : 4. 从你的叙述里面,似乎都对newton这个函数不熟悉,你要怎麽跑这个程式? : 5. 你知道R可以直接用glm求logistic regression的回归系数吗? : ※ 引述《ritajen (asdfge)》之铭言: : : 如题,利用牛顿法求logistic regression回归系数的最大概似估计值, : : 目前我有牛顿法的雏型, : : rm(list = ls()) : : newton <- function(f3, x0, tol = 1e-9, n.max = 100) { : : x <- x0 : : f3.x <- f3(x) : : n <- 0 : : while ((max(abs(f3.x[[1]])) > tol) & (n < n.max)) { : : x <- x - solve(f3.x[[2]]) %*% f3.x[[1]] : : f3.x <- f3(x) : : n <- n + 1 : : } : : if (n == n.max) { : : cat('newton failed to converge\n') : : } else { : : return(x) : : } : : } : : 以下是我的data,我目前了解需先创立一个新的矩阵 : : X=[1 gpa gre] (共有n行是一个n*3的矩阵) : : 再创造一个 : : [Y-pi1](共有n行是一个n*1的矩阵,其中pi是机率) : : 但这个地方我不太明白pi要是多少? : : 是利用上面所创作出来的矩阵相乘得到f3,在代回上述求解吗? : : 这样解会是一个矩阵? (回归系数) : : 麻烦厉害的人求解 感谢! 我知道R里面可以直接算唷,不过规定不可以使用内建函数。 然後我知道MLE的求法,求残差到回归线的最小平方和。 f3的话我的理解是一个包刮{gradient,hessian}的函数, 我了解这两个值需要利用矩阵相乘而得。 [Y-pi](这是提示给可以利用的矩阵),至於newton这个函数我是不熟没有错,因为刚开始接触又没有数理的背景,抱歉问了不好问题。 因为真的想了很多天还是无从下手,所以才想来请益各位,问题问得不好抱歉。 -- Sent from my Windows --



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