来自 R 中 lm 函数的对数似然答案

【问题标题】：Log likelihood from a lm function in R来自 R 中 lm 函数的对数似然
【发布时间】：2018-12-07 22:39:39
【问题描述】：

我想使用最大对数似然函数做一个概率模型。我已经在 R 中有一个多项式 lm 函数，并想从那里开始。

这是 lm 函数，它是数字和因子变量上的数字 (0,1) y 变量：

ee2002ext$participe2 ~ enf18.f + enf3.f + ee2002ext$agd + ee2002ext$expot1 , data = ee2002ext, with(ee2002ext, s==1))

我该如何继续这样做？

我暂时这样做了：

    function(beta0, beta1, beta2, beta3, beta4, mu, sig) {
R=participe - enf3.f *beta1 - enf18.f*beta2 - age*beta3 - expot*beta4 - beta0 
R= suppressWarnings(dnorm(R, mu, sig))
-sum(R)
}

谢谢，

亚历山大

【问题讨论】：

我试过这样做，但没有成功：function(beta0, beta1, beta2, beta3, beta4, mu, sigma) { R=participe - enf3.f*beta1 - enf18.f * beta2 - 年龄 *beta3 - expot * beta4 - beta0 R = suppressWarnings(dnorm(R, mu, sigma, log = TRUE)) -sum(R) }
要准确理解你在 R 中输入了什么并不容易。你能在代码块中更新你的代码吗？你可以在编辑器中看到{}。
好的，我把它放在帖子里。对不起

标签： r economics

【解决方案1】：

您可以使用 glm() 运行概率模型。你的情况

reg <- glm(participe2 ~ enf18.f + enf3.f + agd + expot1 , data = ee2002ext, family = binomial(link = "probit"))

应该可以。要获得漂亮的输出，请使用 summary(reg)，但您可能已经知道了。

【讨论】：