将Stata代码更改为R

我需要使用R修正逻辑回归模型。以下是Stata代码：

melogit num, binomial(varsum) 

我在R中尝试了一个代码，但结果不同。这是我的R代码

summary(glm(cbind(num,nonum) ~ -1 + varsum, family = binomial("logit")))

来自Stata的输出

Logistic regression                             Number of obs     =         18
Binomial variable:         vsum

                                                Wald chi2(0)      =          .
Log likelihood = -26.242541                     Prob > chi2       =          .
------------------------------------------------------------------------------
         num |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
       _cons |  -1.170071   .2202982    -5.31   0.000    -1.601848   -.7382947
------------------------------------------------------------------------------

从R

Call:
glm(formula = cbind(num, nonum) ~ vsum - 1, family = binomial("logit"))

Deviance Residuals: 
     Min        1Q    Median        3Q       Max  
-13.5137   -3.9972   -0.7592    2.8821   10.7677  

Coefficients:
   Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)    
vsum -0.82854    0.03839  -21.58   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)

    Null deviance: 3198.67  on 18  degrees of freedom
Residual deviance:  673.14  on 17  degrees of freedom
AIC: 704.92

Number of Fisher Scoring iterations: 7

---

你正在安装两种不同的型号

首先，定义了一个多级混合效应逻辑回归模型，而

glm（…，family=binomial（“logit”））

适合一个简单的逻辑回归模型

---

我不熟悉Stata，但快速搜索表明，可以使用

glm

结合

link（logit）家族（二项式）稳健

选项来估计具有比例数据的等效逻辑回归模型。

“但结果不同”它们有何不同？请分享您的数据，并包括Stata和R输出。这些数据是data num=c（0,1,2,0,5,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,3,6,0,0,1,4）nonum=c（116,43206130146,97173,73,96112,66,70185181118252344,60）varsum=c（3,4,11,7,11,5,4,3,20,3,7,1,8,17,0,1,4,5）使用按钮修改您的帖子；不要在注释中添加代码或关键细节。这使得它很难阅读。仍然缺少Stata和R输出…好的，我把它们放在帖子里。这是我的问题，如何在R中进行多层次混合效应逻辑回归。@user9484716，你的问题根本不清楚！在你的主要帖子里没有提到混合效应模型。这是一个完全不同的问题。您可以使用R软件包

lme4

在R中实现混合效应模型。有许多公开的

lme4

教程，我建议花些时间研究。因此，这不是一个代码编写服务；在你表现出相当的努力之后，社区很乐意提供帮助。

num = c(0,1,2,0,5,1,1,1,1,1,0,0,3,6,0,0,1,4) 

nonum = c(116,43,206,130,146,97,173,73,96,112,66,70,185,181,118,252,344,60) 

varsum = c(3,4,11,7,11,5,4,3,20,3,7,1,8,17,0,1,4,5)