如何用R语言对多元回归的参数进行极大似然估计

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怎么样能用R 实现：对这个多元线性模型用极大似然法进行参数估计？

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关键词：极大似然估计 似然估计 极大似然 多元回归 R语言 如何

多元线性回归用lm()就可以了呀  
lm(formula, data, subset, weights, na.action,
   method = "qr", model = TRUE, x = FALSE, y = FALSE, qr = TRUE,
   singular.ok = TRUE, contrasts = NULL, offset, ...)
   
要用极大似然的话，用MLE——
   
od <- options(digits = 5)
x <- 0:10
y <- c(26, 17, 13, 12, 20, 5, 9, 8, 5, 4, 8)

## Easy one-dimensional MLE:[＃简单的一维的MLE：]
nLL <- function(lambda) -sum(stats::dpois(y, lambda, log=TRUE))
fit0 <- mle(nLL, start = list(lambda = 5), nobs = NROW(y))

DM小菜鸟 发表于 2015-1-15 17:16
多元线性回归用lm()就可以了呀  
lm(formula, data, subset, weights, na.action,
   method = "qr", mod ...

用lm(),这个代码使用OLS最小二乘法求得的系数，楼主问的是用“最大似然法”求得的系数，不是一回事。