有一组数据，协变量分别为N（为自然整数）和M（为连续变量），因变量为Y。Y值为0或1，即分类变量。
现在要用inverse logistic模型回归分析。

对于有两个协变量的正常的Logistic回归模型为：P=(a0+a1*N+a2*M)/(1+exp(a0+a1*N+a2*M))

要拟合的回归系数为a0,a1,a2.

但是现在要求的Logistic的回归模型为：Pn(M)=exp(An+Bn*M)/(1+exp(An+Bn*M))
现在要求拟合的回归系数为An，Bn，即将自变量n体现在回归系数中，并据此预测计算不同n时的Pn(M)值。


请教各位高手，这种情况如何处理啊？有可能求出来吗？