R语言 glm2包 glm.fit2()函数中文帮助文档(中英文对照)

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glm.fit2(glm2)
glm.fit2()所属R语言包：glm2

                                         Generalized Linear Models Fitting Method
                                         广义线性模型的拟合方法

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

glm.fit2 is identical to glm.fit in the stats package, except for a modification to the computational method that provides improved convergence properties. It is the default fitting method for glm2 and can also be used as an alternative fitting method for glm, instead of the default method glm.fit.
glm.fit2是相同glm.fit的统计软件包，除了计算方法的修改，提供更好的收敛性能。它是默认的拟合方法glm2，也可以用来作为一种替代拟合方法glm，而不是默认的方法glm.fit。


用法----------Usage----------


glm.fit2(x, y, weights = rep(1, nobs), start = NULL,
    etastart = NULL, mustart = NULL, offset = rep(0, nobs),
    family = gaussian(), control = list(), intercept = TRUE)



参数----------Arguments----------

参数：x
as for glm.fit
glm.fit


参数：y
as for glm.fit
glm.fit


参数：weights
as for glm.fit
glm.fit


参数：start
as for glm.fit
glm.fit


参数：etastart
as for glm.fit
glm.fit


参数：mustart
as for glm.fit
glm.fit


参数：offset
as for glm.fit
glm.fit


参数：family
as for glm.fit
glm.fit


参数：control
as for glm.fit
glm.fit


参数：intercept
as for glm.fit
glm.fit


Details

详细信息----------Details----------

glm.fit2 is a modified version of glm.fit in the stats package. The computational method in glm.fit2 uses a stricter form of step-halving to deal with numerical instability in the iteratively reweighted least squares algorithm. Whereas glm.fit uses step-halving to correct divergence and parameter space violations, glm.fit2 additionally uses step-halving to force the model deviance to decrease at each iteration, which improves the convergence properties. Like glm.fit, glm.fit2 usually would not be called directly. Instead, it is called by glm2 as the default fitting method. Like glm.fit, it is possible to call glm.fit2 directly if the response vector and design matrix have already been calculated, in which case it may be more efficient than calling glm2. It can also be passed to glm in the stats package, using the method argument, providing an alternative to the default fitting method glm.fit.
glm.fit2是修改后的版本glm.fit的统计软件包。 glm.fit2的计算方法，采用更严格的步骤减少一半的形式处理中的迭代加权最小二乘算法数值不稳定。而glm.fit使用逐步减少一半的纠正违反分歧和参数空间，glm.fit2另外使用逐步减少一半，迫使模型的偏差，以减少在每次迭代中，从而提高了的收敛性。 glm.fit，glm.fit2通常不会被直接调用。相反，它被称为glm2作为默认的拟合方法。喜欢glm.fit，它是可以调用glm.fit2，直接响应矢量和设计矩阵已经被计算，在这种情况下，它可能会更有效率比调用glm2。它也可以通过为glm的统计软件包，使用method参数，提供了一个替代默认的拟合方法glm.fit。


值----------Value----------

The value returned by glm.fit2 has exactly the same documentation as the value returned by glm.fit.
返回的值glm.fit2具有完全相同的文件返回的值glm.fit。


（作者）----------Author(s)----------



<code>glm.fit2</code> uses the code from <code>glm.fit</code>, whose authors are listed in the help documentation for the <B>stats</B> package. Modifications to this code were made by Ian Marschner.




参见----------See Also----------

glm.fit
glm.fit


实例----------Examples----------


library(glm2)

#--- logistic regression null model ---------------#[--- logistic回归空---------------＃]
# (intercept estimate = log(0.75/0.25) = 1.098612)[（截距的估计=log（0.75/0.25）= 1.098612）]

y <- c(1,1,1,0)
x <- rep(1,4)

#--- divergence of glm.fit to infinite estimate ---#[--- glm.fit到无限的估计分歧---＃]
fit1 <- glm.fit(x,y, family=binomial(link="logit"),start=-1.81)
fit2 <- glm.fit2(x,y, family=binomial(link="logit"),start=-1.81)
print.noquote(c(fit1$coef,fit2$coef))


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