将Stata代码更改为R答案

【问题标题】：Change Stata code to R将Stata代码更改为R
【发布时间】：2018-06-15 14:48:48
【问题描述】：

我需要使用 R 修复逻辑回归模型。这是 Stata 代码：

melogit num, binomial(varsum)

我在 R 中尝试了一个代码，但结果不同。这是我在 R 中的代码。

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

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
------------------------------------------------------------------------------

来自 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

这些是数据：

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)

【问题讨论】：

“但结果不一样” 他们有什么不同？请分享您的数据，并包括 Stata 和 R 输出。
这些是数据 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)
使用edit按钮修改您的帖子；不要将代码或关键细节放在 cmets 中。这使得它非常难以阅读。仍然缺少 Stata 和 R 输出...
好的，我把这些放在帖子里了。

标签： r stata logistic-regression

【解决方案1】：

您正在拟合两种不同的模型。

首先，melogit 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) family(binomial) robust 选项来估计具有比例数据的等效逻辑回归模型。

【讨论】：

这是我的问题，如何在 R 中进行多级混合效应逻辑回归。
@user9484716 你的问题根本不清楚！你在主帖中没有提到混合效果模型。这使它成为一个非常不同的问题。您可以使用例如在 R 中实现混合效果模型。 R 包lme4。有很多公开可用的lme4 教程，我建议花一些时间研究一下。 SO 不是代码编写服务；在您付出了相当大的努力之后，社区很乐意为您提供帮助。