Applies ToRevolution Analytics

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, joRevoScaleR 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)

Nepieciešama papildu palīdzība?

Vēlaties vairāk opciju?

Izpētiet abonementa priekšrocības, pārlūkojiet apmācības kursus, uzziniet, kā aizsargāt ierīci un veikt citas darbības.

Kopienas palīdz uzdot jautājumus un atbildēt uz tiem, sniegt atsauksmes, kā arī saņemt informāciju no ekspertiem ar bagātīgām zināšanām.