For OLS regression, you can solve f

For OLS regression, you can solve for the parameters using algebra. Algebraic solutions are rarely possible with nonlinear models like logistic regression. Consequently, numeric methods are used to find the estimates that maximize the log likelihood function. Numerical methods start with a guess of the values of the parameters and iterate to improve on that guess. The iterative process stops when estimates do not change much from one step to the next. Long (1997) describes various algorithms that can be used when computing ML estimates.

結果 (繁體中文) 1:

對於OLS回歸，就可以解決使用代數的參數。代數的解決方案是不可能具備的非線性模型，如邏輯回歸。因此，數值方法被用來查找最大化數似然函數估計。數值方法開始與參數的值的猜測和迭代，提高對猜測。迭代過程停止時，估計不從一步到下一個大的變化。龍（1997）描述了可以計算ML估計時，可以使用不同的算法。

結果 (繁體中文) 2:

對於 OLS 回歸，您可以使用代數求解參數。對於非線性模型（如邏輯回歸），代數解很少可能。因此，數值方法用於查找最大化日誌可能性函數的估計值。數值方法從參數值的猜測開始，然後反覆運算以改進該猜測。當估計值從一個步驟到下一個步驟變化不大時，反覆運算過程將停止。Long （1997） 描述了計算 ML 估計時可以使用的各種演算法。

結果 (繁體中文) 3:

對於OLS回歸，可以使用代數來求解參數。像logistic回歸這樣的非線性模型很少有代數解。囙此，數值方法被用來尋找使對數似然函數最大化的估計。數值方法從對參數值的猜測開始，然後反覆運算以改進這種猜測。當估計值在一個步驟到下一個步驟之間變化不大時，反覆運算過程停止。Long（1997）描述了計算ML估計值時可以使用的各種算灋。