ينطبق على
Revolution Analytics

بشكل افتراضي الذي لن تحصل على نفس النتائج من 'ركسجلم' كما تفعل من 'glm'.تحتاج إلى تعيين الوسائط 'دروبفيرست' إلى TRUE و 'دروبمين' إلى FALSE أيضا لاستخراج النتائج من أشهر، لأن الواقعسيتم استخدام ريفوسكالير التناقضات اقترانات الأمان بشكل افتراضي بدلاً من التناقضات الافتراضي الخاص ب R. إليك بعض البيانات النموذجية ورمز المستخدم في اختبار هذا الموضوع يوضح كيفية الحصول على الوظيفتين لإنتاج نتائج مطابقة:

basictestdata <- data.frame(  Factor1 = as.factor(c(1,1,1,1,2,2,2,2)),  Factor2 = as.factor(c(1,1,2,2,1,1,2,2)),  Discount = c(1,2,1,2,1,2,1,2),  Exposure = c(24000, 40000, 7000, 14000, 7500, 15000, 2000, 5600),  PurePrem = c(46,32,73,58,48,25,220,30))GLM.1 <- glm(PurePrem ~ Factor1 * Factor2 - 1,  family = tweedie(var.power = 1.5, link.power = 0),  data = basictestdata, weights = Exposure  , offset = log(Discount))rxGlm.1 <- rxGlm(PurePrem ~ Factor1 * Factor2 - 1 + offset(log(Discount)),  family = rxTweedie(var.power = 1.5, link.power = 0),  data = basictestdata, fweights = "Exposure", dropFirst = TRUE, dropMain = FALSE)coef(GLM.1) coef(rxGlm.1)

هل تحتاج إلى مزيد من المساعدة؟

الخروج من الخيارات إضافية؟

استكشف مزايا الاشتراك، واستعرض الدورات التدريبية، وتعرف على كيفية تأمين جهازك، والمزيد.