Menjalankan fungsi rxLogit() yang mungkin diharapkan untuk menjadi setara glm() dan rxGlm() panggilan pada data yang sama dapat mengembalikan hasil yang berbeda dari yang diharapkan.
Dalam contoh berikut sederhana, Koefisien yang dikembalikan oleh glm() dan rxGlm() akan mencocokkan tapi yang dikembalikan oleh rxLogit() mungkin berbeda.
myFormula <- as.formula("y ~ x1 + x2 + x3 ")model <- rxLogit( myFormula, data = sampleData)
modelGLM <- glm(myFormula,family=binomial(logit),data=sampleData)
modelrxGLM <- rxGlm(myFormula,family=binomial(logit), data=sampleData)
Kunci adalah untuk mengatur initialValues = NA di rxLogit().
Untuk rxLogit, initialValues default NULL. Dari bantuan untuk rxLogit: "nilai awal akan dapat diperkirakan berdasarkan kemunduran lurus. Hal ini dapat mempercepat konvergensi secara signifikan dalam banyak kasus. Jika model gagal bertemu menggunakan nilai-nilai ini, perkiraan ini secara otomatis kembali dimulai menggunakan opsi NA nilai awal." Jika NA digunakan, "nilai awal parameter dihitung dengan langkah tertimbang kuadrat". Untuk rxGlm, initialValues default ke NA.
Jadi jika hasil dari rxLogit tiba-tiba berbeda, mungkin model bertemu dengan initialValues = NULL dan fungsi yang mengembalikan hasil yang berbeda. Saat menjalankan contoh dengan initalValues = NA dalam rxLogit(), semua hasil yang cocok.
