Problème de codage sous R

Algorithme de Newton-Raphson

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Tout d’abord bonjour à tous !

Je me permets de venir ici vous demander de l’aide au sujet d’une fonction que je dois implémenter sur R, un langage que j’ai vraiment du mal à prendre en main…

Je m’explique:

Je travaille actuellement en statistique sur la régression probit, dont le modèle est "régi" par une fonction de répartition dépendant de 2 constantes que l’on notera ici a et b.

En dérivant par rapport à chacune des constantes la log-vraisemblance de ce modèle, on obtient deux équations que l’on cherche à annuler pour maximiser la vraisemblance et donc cela dépend de 2 valeurs particulières a et b à déterminer, prises par a et b respectivement.

L’idée mathématique (que l’on m’impose ici) est d’avoir recours à l’algorithme de Newton-Raphson pour trouver les valeurs a et b telles que les 2 dérivées partielles s’annulent.

Si mathématiquement j’arrive bien à résoudre cette question, le problème est que je n’arrive pas à implémenter (en langage R) une fonction qui estime ces deux constantes du max de vraisemblance avec N-R en prenant en paramètre un échantillon de variables générées au préalable.

J’espère que mes explications sont assez claires et je vous remercie d’avance de votre aide éventuelle !

Alex

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Salut !

Tu dois implémenter la regression à la main ? Car en R il existe de nombreux packages pour faire ce travail en une ligne de code. Ici tu peux utiliser la fonction de base glm() pour implémenter un modéle linéaire probit :

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glm(formula = Y ~ X1 + X2, family = binomial(link = "probit"), data = trainingData)

Ici on régresse Y sur les variables X1 et X2. Ce site donne un peu plus de détails : http://r-statistics.co/Probit-Regression-With-R.html

Édité par Demandred

“Your manuscript is both good and original. But the part that is good is not original, and the part that is original is not good.” Samuel Johnson

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Tu as un bout de code à montrer ? Car là c’est compliqué de t’aider sans savoir ce que tu as déjà fais et quelles étapes te posent problèmes.

“Your manuscript is both good and original. But the part that is good is not original, and the part that is original is not good.” Samuel Johnson

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