Glm()는 동일한 것으로 예상할 수 있습니다에서 rxLogit() 함수를 실행 하 고 rxGlm() 호출 하면 같은 데이터 예상과 다른 결과 반환할 수 있습니다.다음과 같은 간단한 예에서 계수 glm()와 rxGlm()에 의해 반환 되는 일치 하지만 rxLogit()에서 반환 된 다를 수 있습니다.
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)키 initialValues을 설정 하는 rxLogit() NA =.RxLogit, initialValues 기본값이 NULL입니다. RxLogit에 대 한 도움말: "초기 값을 예상할 수 선형 회귀를 기준. 상당히 많은 경우에에서는 수렴 수 없도록 빠르게 수행할 수 있습니다. 모델을 이러한 값을 사용 하 여 수렴 하지 못하면 추정 값은 자동으로 다시 시작 초기 값 없음 옵션을 사용 합니다. " NA를 사용 하면 "매개 변수의 초기 값 계산 되 고가 중된 최소 제곱 번으로" RxGlm, initialValues의 기본값은 미정모델이 initialValues를 사용 하 여 수렴 않으면 수 rxLogit의 결과가 서로 다르면 예기치 않게 NULL = 함수가 서로 다른 결과 반환 합니다. InitalValues를 사용 하 여이 예제를 실행 하는 경우 일치 하는 모든 결과 rxLogit() NA =.
