Pēc noklusējuma jūs nesaņemsit tos pašus rezultātus no "rxGlm", kā no "glm".
Patiesībā ir jāiestata 'dropMain' un argumentu 'dropFirst', True False, kā arī, lai atjaunotu tās sekām glm, jo
RevoScaleR izmantos SAS kontrastu pēc noklusējuma, nevis R noklusējuma kontrastu.
Lūk, daži parauga datus un kods, ko izmanto, pārbaudot šo problēmu, kas parāda, kā iegūt atbilstošu rezultātu divas funkcijas:
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)
