Я пытаюсь написать код, чтобы показать прогноз с высокими требованиями к поездкам. Моя модель Multinomial Lo git Модель. Мне нужна помощь в кодировании.
Мой фрейм данных выглядит следующим образом: у меня есть 17 переменных и 121 obs (строки), но я минимизирую его на 7 переменных и 5.obs
- FModeFr Возраст Drlicense Рабочий доход PosAuto CostCar
- 1 1 2 1 3 3 1 1000
- 2 5 2 1 5 2 4 1400
- 3 2 2 1 5 1 1 4900
- 4 1 2 1 2 2 1 5000
- 5 1 2 1 3 3 4 3000
Мой код:
OutPut <-data.frame(PCar,PBus,PTaxi,PSharedtaxi,PWalk,SCar,SBus,STaxi,SSharedtaxi,SWalk)
write.table(OutPut,"Output.csv",quote=F,col.names=T,append=T,sep=",")
LL <-
colSums(SCar*log(PCar)+SBus*log(PBus)+STaxi*log(PTaxi)+SSharedtaxi*log(PSharedtaxi)+SWalk*log(PWalk))
}
b0 <-numeric(12)
res_BFGS <-optim(b0,fr, method="BFGS", hessian=TRUE, control=list(fnscale=-1))
b <-res$par
hhh <-res$hessian
tval <-b/sqrt(-diag(solve(hhh)))
L0 <-hh*log(1/5)
LL <-res$value
print(b)
print(tval)
print(hhh)
print(L0)
print(LL)
print((L0-LL)/L0)
print((L0-(LL-length(b)))/L0)