Execução de uma função de rxLogit() que pode esperar que ser equivalente a um glm() e rxGlm() chamada nos mesmos dados pode devolver resultados diferentes que o esperado.No seguinte exemplo simple, irão corresponder os coeficientes devolvidos por glm() e rxGlm(), mas aos devolvidos por rxLogit() podem ser diferentes.
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)A chave é definir initialValues = ND em rxLogit().Para rxLogit, initialValues o valor predefinido é nulo. A ajuda para rxLogit: "os valores iniciais irão ser estimados com base numa regressão linear. Isto pode acelerar a convergência significativamente em muitos casos. Se o modelo não convergir usando estes valores, estimativa é automaticamente reiniciada utilizando a opção de ND para os valores iniciais." Se o ND é utilizado, "valores inicial dos parâmetros são processados por um passo de quadrados ponderada." Para rxGlm, initialValues, por predefinição, ND.Por isso se os resultados da rxLogit são inesperadamente diferentes, pode ser que o modelo convergir com initialValues = NULL e a função devolve resultados diferentes. Quando executar o exemplo com initalValues = ND na rxLogit(), todos os resultados correspondência.
