'Glm' olduğu gibi varsayılan olarak, aynı sonuçları 'rxGlm' alamayacaksınız.
Aslında 'dropMain' ve 'dropFirst' bağımsız değişkeni true false glm, sonuçlarından da yeniden çünkü ayarlamanız gerekir
RevoScaleR SAS işleminden farklıdır varsayılan olarak değil, R'ın varsayılan işleminden farklıdır kullanır.
Bazı örnek verileri ve ben eşleşen sonuç üretmek için iki işlevi elde etmek nasıl gösterir bu sorunu sınamak için kullanılan kod aşağıdadır:
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)
