我正在比较 R 和 Excel 的逻辑回归输出。 R 使用 glm 函数，Excel 在对变量等执行对数转换后使用目标搜索。对于大多数数据组，结果通常是相同的，但也有一些结果不同（有时差异很小）但有时符号不同，数字也大不相同）。 我想弄清楚的是差异来自哪里。
数据一模一样，绝对没有错误。谷歌搜索我发现这可能是由于 R 如何优化值，但我找不到可靠的解释。 有谁知道为什么 R 和 Excel 中的 glm 函数之间的逻辑回归输出可能存在差异？ 我已经包含了一小部分数据样本，因此您可以看到它的外观以及我用于 logit 的代码。
资不抵债
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利润 -23.43471027 -23.39077178 -23.1376606 -22.95771212 -22.88628836 -22.69567881 -22.29604723 -22.07703701
资产 25.68146508 25.7462893 22.72271675 24.3626251 24.39917186 26.66993697 21.91259524 23.80678002
## Logistical regression formula
mylogit <-glm(Insolvency ~ lprofits + Lassets, data = my_data, family="binomial")
## Summary of logit
summary(mylogit)
谢谢！