R：与R中的glm和mle2包不同的结果

因此，我想用GLM找到估计参数，并将其与mle2包进行比较。 这是我的GLM代码

d <- read.delim("http://dnett.github.io/S510/Disease.txt")

d$disease=factor(d$disease)
d$ses=factor(d$ses)
d$sector=factor(d$sector)
str(d)
glm2 <- glm(disease~ses+sector, family=binomial(link=logit), data=d)
summary(glm2)

这条线

-sum(joint.pdf, log=TRUE ,na.rm=TRUE)

这是错误的

sum

没有特殊的

log

参数；您要做的是将值

TRUE

（转换为1）添加到pdf中

你想要的是

-sum(log(joint.pdf), na.rm=TRUE)

但由于数字原因，这也不是很好，因为pdf可能会下溢。更好的写作方式是

logpdf <- y*log(p) + (1-y)*log(1-p)
-sum(logpdf, na.rm=TRUE)

---

logpdf我不确定您对
eta
的定义是否正确。我会使用模型矩阵

X <- model.matrix(~ ses + sector, data = d)

nlldbin <- function(A,B,C,D){
  eta <- X %*% c(A, B, C, D)
  p <- 1/(1+exp(-eta))
  logpdf <- y*log(p) + (1-y)*log(1-p)
  -sum(logpdf)
}

X但是结果不同，根据GLM进行估计：（截距）-1.52001，ses2-0.08525，ses3 0.16086，sector2 1.28098。而mle2，A-0.9515150，B-0.0259063，C-0.0210864，D-0.0053744。结果是“X%*%C（A，B，C，D）：不一致参数中的错误”，你能帮我找出错误吗？@JasmineHelen Strange。X有四列，不是吗？@JasmineHelen也许你忘了将列分解为
ses
和
sector
。
logpdf <- y*log(p) + (1-y)*log(1-p)
-sum(logpdf, na.rm=TRUE)

X <- model.matrix(~ ses + sector, data = d)

nlldbin <- function(A,B,C,D){
  eta <- X %*% c(A, B, C, D)
  p <- 1/(1+exp(-eta))
  logpdf <- y*log(p) + (1-y)*log(1-p)
  -sum(logpdf)
}