บันทึกโอกาสสำหรับ GLM

ในรหัสต่อไปนี้ฉันทำการถดถอยโลจิสติกในข้อมูลที่จัดกลุ่มโดยใช้ glm และ "ด้วยมือ" โดยใช้ mle2 ทำไมฟังก์ชั่น logLik ใน R จึงให้ความเป็นไปได้ในการบันทึก logLik (fit.glm) = - 2.336 ที่แตกต่างจากหนึ่ง logLik (fit.ml) = - 5.514 ฉันได้รับด้วยมือ?

library(bbmle)

#successes in first column, failures in second
Y <- matrix(c(1,2,4,3,2,0),3,2)

#predictor
X <- c(0,1,2)

#use glm
fit.glm <- glm(Y ~ X,family=binomial (link=logit))
summary(fit.glm)

#use mle2
invlogit <- function(x) { exp(x) / (1+exp(x))}
nloglike <- function(a,b) {
  L <- 0
  for (i in 1:n){
     L <- L + sum(y[i,1]*log(invlogit(a+b*x[i])) + 
               y[i,2]*log(1-invlogit(a+b*x[i])))
  }
 return(-L) 
}  

fit.ml <- mle2(nloglike,
           start=list(
             a=-1.5,
             b=2),
           data=list(
             x=X,
             y=Y,
             n=length(X)),
           method="Nelder-Mead",
           skip.hessian=FALSE)
summary(fit.ml)

#log likelihoods
logLik(fit.glm)
logLik(fit.ml)


y <- Y
x <- X
n <- length(x)
nloglike(coef(fit.glm)[1],coef(fit.glm)[2])
nloglike(coef(fit.ml)[1],coef(fit.ml)[2])

ปรากฏว่าฟังก์ชั่น logLik ใน R คำนวณสิ่งที่อ้างถึงใน SAS ว่า "ฟังก์ชั่นเต็มรูปแบบความน่าจะเป็น" ซึ่งในกรณีนี้รวมถึงสัมประสิทธิ์ทวินาม ฉันไม่ได้รวมค่าสัมประสิทธิ์ทวินามในการคำนวณ mle2 เพราะไม่มีผลกระทบต่อการประมาณพารามิเตอร์ เมื่อค่าคงที่นี้ถูกเพิ่มลงในโอกาสในการบันทึกในการคำนวณ mle2, glm และ mle2 ยอมรับ