Darbojas rxLogit() funkcija, kas var sagaidīt līdzvērtīgu glm() un rxGlm() aicina tos pašus datus var atgriezt rezultātus citā nekā paredzēts.
Šajā piemērā vienkāršā koeficientu atgrieza glm() un rxGlm() būs tāda pati, bet tiem atgrieza rxLogit() var atšķirties.
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)
Atslēga ir iestatīta initialValues = NA rxLogit().
Lai rxLogit initialValues pēc noklusējuma ir nulle. No palīdzības rxLogit: "sākotnējās vērtības aprēķina lineārā regresijas pamatā. Tas var paātrināt konverģences ievērojami daudzos gadījumos. Ja veiksmīgs, izmantojot šīs vērtības modelis, novērtējums tiek automātiski atkārtoti sākts, izmantojot opciju NA sākotnējās vērtības." Lietojot NA "sākotnējās vērtības parametriem, kas tiek aprēķināta ar vidējām vismaz kvadrāti darbību". Lai rxGlm initialValues noklusējuma NA.
Tāpēc, ja tās sekām rxLogit negaidīti atšķiras, var būt, izmantojot initialValues veiksmīgs modelis = NULL un funkcija atgriež atšķirīgus rezultātus. Piemēram, kad darbojas ar initalValues = NA rxLogit() visi rezultāti atbilst.
