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我有一个逻辑回归使用glm，我想添加一个形式的术语

c ₁ (k+ac ₂ )/(t+c ₂ )

其中 k 和 t 是数据框中的列，a 是常数。我希望 R 找到 c ₁和 c ₂的最佳拟合值。这可能吗？

如果我只想要一个固定值，比如 c ₂ = 2，

c ₁ (k+2a)/(t+2)

我可以写

这类似于我现在正在做的事情。但我不认为 2 是最优的，并且“手动”迭代非常耗时。

我正在使用gnmR 中的函数。我试图拟合一个具有积分部分的模型，我通过使用六个矩阵对其进行离散化，这些矩阵的列是每个时间间隔的协变量的二进制指标。对于矩阵 1，这些列中的每一列都标有a1, a2等，b1, b2对于矩阵 2，等等。对于这些矩阵中的每一个，我都有大约 250 列。

我将这些矩阵作为字符串传递给 gnm 命令：

其中expr是一个字符串，其中包含所有矩阵列变量名称的列表（即a1, a2, ..., b1, b2, ....）。

当我使用 5 个矩阵时，我的代码会产生合理的结果，但是当我尝试使用 6 个矩阵时，当我尝试运行gnm命令时会出现以下错误。

有没有办法绕过这个？

我想拟合以下广义非线性模型：Probit(G)=K+1/Sigma*(Temp-T0)*Time. 作为天真的模型，我创建Probits(G)并qnorm(G)安装了Nonlinear Model. 但我想适应类似于功能的Nonlinear Model链接。logitglmR

我怎样才能用logit链接来拟合这种广义非线性模型R？

我正在尝试用 R 包 gnm 拟合广义的 Lee-Carter 模型。我建立了一个数据框

现在，虽然这有效

当我移动到这个时，我得到一个错误

具体来说，

我已经尝试将公式中的“D/E”替换为“base$D/base$E”，但没有成功……

我正在尝试为 编写一个自定义模型gnm，以适应 Voigt 配置文件。我已经定义

但尝试使用它会给

任何解决方法？或者这需要扩展gnm，还是其他一些完全不同的方法？

为了使用泊松假设李卡特模型将人口和死亡数据拟合到李卡特模型，我使用了 StMomo 包。

我想知道 fit.StMoMo 函数在拟合参数时实际上在做什么。我知道它使用函数 gnm 来拟合参数。实际上，我不太确定 gnm 算法实际上在做什么以及如何在公式中写出来。

我对 gnm 算法的了解是它是一个两阶段的过程。

在第一阶段，未由 start 参数指定的非线性参数一次更新一个参数。但是，在 fit.StMoMo 包中，开始参数指定为 start="start"。这是否意味着在这种情况下取​​消了第一步？第一阶段的第二步是联合更新线性参数。使用哪种方法来联合更新这些参数？这怎么能写出来？

在第二阶段，所有参数将使用迭代重新加权最小二乘算法联合更新。在这样做之前，回归矩阵是正则化和标准化的。在拟合 LC 参数 alpha、beta 和 kappa 的情况下，如何写出这些算法？

提前致谢。

乍一看，如何在 R 中使用 DRM 分析数据似乎很清楚。但是，当我开始构建模型时，我发现在获取模型中所有变量的估计值时遇到问题。每次添加控制特性时，我都会得到 NA。

我的因变量是数字。我有社会出身和归宿的人。我创造了社会流动模式，我有几个控制特征。

通常，简单脚本如下所示：

当我添加其他东西（性别或年龄）时，我得到了 NA 而不是估计。我错过了什么？

我想知道如何使用 logmult 包指定 RC(M)_L 模型。例如，我正在尝试使用以下代码复制 Goodman & Hout 1998 中的回归型层效应模型：

然而，结果与 Goodman & Hout 1998 中表 3 中的 M4* 模型不同。任何人都可以帮助正确指定回归类型的层效应模型。也可以推荐其他 R 包。非常感谢。

参考：Goodman, LA, & Hout, M. (1998)。5. 统计方法和图形显示，用于分析两个定性变量之间的关联在国家、群体之间或随着时间的推移如何不同：一种改进的回归型方法。社会学方法论，28（1），175-230。