急急！！如何用R实现半参数Logistic回归

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现在有8个变量，在Logistic回归中剔除了4个，剩余4个已经建立Logistic模型。想把剔除的4个变量加回来，作为非线性部分，进行半参数回归，求R实现方法

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关键词：logistic回归 logistic ogistic logisti logist 半参数 Logistic

这是用mgcv包配合写的，你看下能不能用
  
mfxboot <- function(modform,dist,data,boot=1000,digits=3){ #dist is the distribution choice of logit or probit
      require(mgcv)

x <- gam(modform, family=binomial(link=dist),method="GCV.Cp",data)
      # get marginal effects

pdf <- ifelse(dist=="probit",               
mean(dnorm(predict(x, type = "link")))            
mean(dlogis(predict(x, type = "link")))
marginal.effects <- pdf*coef(x)


bootvals <- matrix(rep(NA,boot*length(coef(x))), nrow=boot)  
set.seed(1111)  
for(i in 1:boot){   
samp1 <- data[sample(1:dim(data)[1],replace=T,dim(data)[1]),]   
x1 <- gam(modform, family=binomial(link=dist),method="GCV.Cp",samp1)   
pdf1 <- ifelse(dist=="probit",                  
mean(dnorm(predict(x1, type = "link"))),                  
mean(dlogis(predict(x1, type = "link"))))      
bootvals[i,] <- pdf1*coef(x1)     
}

res <- cbind(marginal.effects,apply(bootvals,2,sd),marginal.effects/apply(bootvals,2,sd))     
if(names(x$coefficients[1])=="(Intercept)"){        
res1 <- res[2:nrow(res),]   
res2 <- matrix(as.numeric(sprintf(paste("%.",paste(digits,"f",sep=""),sep=""),res1)),nrow=dim(res1)[1])         
rownames(res2) <- rownames(res1)        
} else {   
res2 <- matrix(as.numeric(sprintf(paste("%.",paste(digits,"f",sep=""),sep="")),nrow=dim(res)[1]))      
rownames(res2) <- rownames(res)   
}     
colnames(res2) <- c("marginal.effect","standard.error","z.ratio")
      return(res2)
}