R 如何输出模型系数的估计值？

抱歉，如果这是一个新手问题，但我不明白。我正在使用

glm（）

将乙状曲线拟合到我的数据。这是可行的，我可以画出输出，我看到一条漂亮的S形曲线

但是，如何让R返回其拟合的最终值？据我所知，R将数据拟合到

logit（y）=b0+b1x

，但当我进行

>汇总（glm.out）

时，我只得到

Call:
glm(formula = e$V2 ~ e$V1, family = binomial(logit), data = e)

Deviance Residuals: 
       1         2         3         4         5         6         7  
-0.00001  -0.06612  -0.15118  -0.34237   0.20874   0.08724  -0.19557  

Coefficients:
            Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept)  -24.784     20.509  -1.208    0.227
e$V1           2.073      1.725   1.202    0.229

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 4.60338  on 6  degrees of freedom
Residual deviance: 0.23388  on 5  degrees of freedom
AIC: 5.8525

Number of Fisher Scoring iterations: 8

如何得到b0和b1

示例数据集：

Z列可以忽略

X   Y   Z
0.0 0.0 6
6.5 0.0 3
8.8 0.333333333333  3
10.5    0.2 10
11.1    0.0 3
11.25   0.166666666667  6
12.0    0.2 5
12.75   0.5 6
13.4    0.333333333333  3
13.5    0.2 5
14.25   0.5 6
15.0    0.333333333333  6
15.7    0.666666666667  3
15.75   0.666666666667  6
16.5    0.833333333333  6
17.25   0.555555555556  9
18.0    1.0 3

---

您可以通过

fitted（）

方法获得拟合值，即

fitted（glm.out）

。但是，您需要的是估计系数而不是拟合值，因此您需要

coef（）

方法，如

coef（glm.out）

请发布您的数据样本？以及

方法（class=“glm”）

以查看您可以对拟合模型执行的其他操作。。。