coef(glm.fit) summary(glm.fit)$coef

您的问题是关于 R 语言中的线性回归模型 glm.fit 的系数和其概要统计信息的获取。下面是回答：

在 R 语言中，glm.fit 函数用于拟合广义线性模型，它的返回值是一个列表，其中包含有关模型拟合结果的各种信息，包括系数。要获取 glm.fit 拟合结果中的系数，可以使用以下命令：

coef(glm.fit)

这将返回一个向量，其中包含拟合结果中每个自变量的系数。另外，要获取 glm.fit 拟合结果的概要统计信息，可以使用以下命令：

summary(glm.fit)$coef

这将返回一个数据框，其中包含每个自变量的系数、标准误差、z 值、p 值等统计信息。需要注意的是，这些命令的输出结果可能因为数据不同而有所不同。

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prob.fit <- glm.fit(x,y,family = binomial(link = "probit"))$coefficients # probit建模 logit.fit <- glm.fit(x,y,family = binomial(link = "logit"))$coefficients # logit建模 linear.fit <- glm.fit(x,y,family = gaussian(link = "identity"))$coefficients # 线性回归建模 coef.mat <- cbind(prob.fit,logit.fit,linear.fit) #改为python

在Python中，使用statsmodels库中的glm()函数可以实现类似的功能。下面是代码示例：

import statsmodels.api as sm

# probit建模
probit_model = sm.GLM(y, sm.add_constant(x), family=sm.families.Binomial(link=sm.families.links.probit))
probit_fit = probit_model.fit()
prob_fit = probit_fit.params

# logit建模
logit_model = sm.GLM(y, sm.add_constant(x), family=sm.families.Binomial(link=sm.families.links.logit))
logit_fit = logit_model.fit()
logit_fit = logit_fit.params

# 线性回归建模
linear_model = sm.OLS(y, sm.add_constant(x))
linear_fit = linear_model.fit()
linear_fit = linear_fit.params

# 合并系数矩阵
coef_mat = np.column_stack((prob_fit, logit_fit, linear_fit))

其中，add_constant()函数用于在原始的特征矩阵x中添加一列常数项，以便拟合截距。sm.families.Binomial()表示使用二项分布作为响应变量的分布模型，link参数用于指定链接函数，probit表示使用probit函数，logit表示使用logistic函数，identity表示使用恒等函数。最后，np.column_stack()函数用于将三个系数数组按列合并成一个系数矩阵。

n <- 10000000 p <- 10 x <- matrix(rnorm(n*p),ncol = p) beta <- matrix(c(1:p),ncol = 1) z <- x %*% beta condprob <- pnorm(z) y <- matrix(rbinom(n,size = 1,prob = condprob),ncol = 1) prob.fit <- glm.fit(x,y,family = binomial(link = "probit"))$coefficients logit.fit <- glm.fit(x,y,family = binomial(link = "logit"))$coefficients linear.fit <- glm.fit(x,y,family = gaussian(link = "identity"))$coefficients coef.mat <- cbind(prob.fit,logit.fit,linear.fit) print(coef.mat) prop.mat <- cbind(prob.fit/logit.fit,prob.fit/linear.fit,logit.fit/linear.fit) print(prop.mat)

这段代码用于生成一个包含n个观测值和p个预测变量的数据集，然后使用不同的广义线性模型（GLM）对y（响应变量）进行建模。具体来说，这里使用logit、probit和线性模型对y进行建模，并输出每个模型的系数矩阵和该矩阵中每个参数的比例矩阵。其中，logit和probit模型是二元响应变量的GLM，而线性模型是用于连续响应变量的GLM。