ロジスティック回帰で切片と係数を手動で計算する方法

私は現在、ロジスティック回帰について研究しています。しかし、切片（）と係数（）の計算に行き詰まっています。インターネットで探していましたが、Microsoft ExcelまたはRの組み込み関数を使用したチュートリアルしか取得していません。MaximumLikelihoodで解決できると聞いたのですが、使い方がわからないので統計的背景がない。係数を手動で計算するための簡単な説明とシミュレーションを誰かに教えてもらえますか？$\beta_0$$\beta_1$

残念ながら、線形回帰とは異なり、ロジスティック回帰の最尤推定値の単純な式はありません。勾配降下法や反復的に重み付けされた最小二乗法など、何らかの最適化アルゴリズムを実行する必要があります。

私の方法を提案し、それが役に立てば幸いです。

$E_p f_j = E_{\hat p}f_j$

たとえば、クロス集計ベローは、名誉クラスにいる男性/女性の数を示しています。

           |         female
       hon |      male     female |     Total  
-----------+----------------------+----------
         0 |        74         77 |       151 
         1 |        17         32 |        49 
-----------+----------------------+----------
     Total |        91        109 |       200

$\sum_i y_i x_{ij} = \sum_i p_i x_{ij}$

$log(\frac{p}{1-p})=\beta_0 + \beta_1x_i$$p=\frac{1}{1+e^{-(\beta_0+\beta_1 * x_i)}}$$x_i$$X=1$$X=0$

$\beta_0$$\beta_1$

同じように、十分なデータが与えられれば、他のロジスティック回帰モデルの係数を手動で計算できます（ソフトマックス回帰にも適用されますが、この問題の範囲外です）。

私が正しいと思いますが、そうでない場合はお知らせください。ありがとう。