请问logistics回归分析中Cox-Snell R2的计算公式是什么？怎么计算

本文在计算交叉验证时，需要计算logistics回归的Cox-Snell R2值，但是找不到公式，不知道怎么计算。求助大家，如何用R语言实现，具体的数据可以用下面的链接

http://blog.csdn.net/comaple/article/details/45062489

不太懂，但我可以赞助点论坛币：谁能第一个或者最好滴解决这个问题，我分别赞助200论坛币吧。

Cox-Snell R2 is the maximum likelihood R2. The formula is in the table at the following website.

http://www.ats.ucla.edu/stat/mult_pkg/faq/general/Psuedo_RSquareds.htm

1-(LM0/LMF)^2/N
LM0 is the log likelihood for the intercept
LMF is the log likelihood for the full model

请问公式怎么写呢？我想用R程序实现，怎么实现？

happy_287422301 发表于 2016-5-17 23:24
不太懂，但我可以赞助点论坛币：谁能第一个或者最好滴解决这个问题，我分别赞助200论坛币吧。

谢谢！

woodhaven 发表于 2016-5-18 01:54
Cox-Snell R2 is the maximum likelihood R2. The formula is in the table at the following website.

...

我也看过这个网页，但是具体的计算，怎么计算？

xuezhongcao 发表于 2016-5-18 08:57
我也看过这个网页，但是具体的计算，怎么计算？

Here is an example:
# First estimate a model containing the intercept only

fit1 <- glm(Species ~.,family=binomial(link='logit'),data=ir_train)
summary(fit1)

#Next estimate a model containing the predictors, X1 and X2.

fit2 <- glm(Species ~X1 + X2,family=binomial(link='logit'),data=ir_train)
summary(fit2)

#Find LM0 from summary(fit1) and LMF from summary(fit2)
# Use the equation 1-(LM0/LMF)^2/N

谢谢，这个程序很清楚。
我是在十折交叉验证时出现的问题。
（1）100个数数据随机分成十份（train（90个数据）和validation（10个数据）；
（2）train（90个数据）做回归分析，newlm <- glm(model5,data=train,family=binomial())
（3）用validation（10个数据）做样本，计算估计值，newpred <- predict(newlm,newdata=validation,type ="response")
（4）然后在选择90个数据做回归分析，另外10个数据估计。
（5）重复10次，所有的数据都有预测值了。
（6）计算Cox-Snell R2 （不会计算了）。
代码：
见附件！

这个具体公式怎么算呀？急求呀、、、