RxLogit() neprovede sbližování v rámci maximálního počtu povolených iterací a totéž platí pro ostatní programy (PUP), je nejpravděpodobnější důvod rozdílu v odhadované koeficienty, jsou používány různé "kontrastů". Dalším důvodem je, že model je-li odebrat singularities jsou vynechány v jednotném čísle (pořadí nedostatečný) a proměnné hodnoty zbývající koeficienty bude záviset na proměnné, které jsou vynechány a může se lišit mezi programy (to lze pohlížet jako na druh kontrastu).
Pokud některý z programů konvergovat, jejich odhady nespolehlivé a nemohou být srovnávány. Použití různých počátečních hodnot může vést k konvergence. Sada initialValues argument na hodnotu 0, chcete-li například používá všechny 0 jako počáteční hodnoty. Nebo nastavit vektor s správný počet prvků.
rxLogit zobrazí číslo podmínky konečné odchylky kovariance matice jako indikátor číselné spolehlivosti výsledků. Také bude ukončena odhadu v případě, že model je příliš špatného stabilizuje na spolehlivé odhady.
QA: Proč jsou odhady koeficientu produkované rxLogit někdy liší od R glm() a LOGISTIKY společnosti SAS PROC?
Potřebujete další pomoc?
Chcete další možnosti?
Prozkoumejte výhody předplatného, projděte si školicí kurzy, zjistěte, jak zabezpečit své zařízení a mnohem více.
Komunity vám pomohou klást otázky a odpovídat na ně, poskytovat zpětnou vazbu a vyslechnout odborníky s bohatými znalostmi.
