Theo mặc định bạn sẽ không nhận được kết quả tương tự từ 'rxGlm' như bạn từ 'glm'.

Bạn thực sự cần thiết đối 'dropFirst' để đúng và 'dropMain' để sai cũng như để tái tạo các kết quả từ glm, vì
RevoScaleR sẽ sử dụng SAS tương theo mặc định thay vì R mặc định tương.

 

Đây là một số dữ liệu mẫu và mã sử dụng để kiểm tra các vấn đề này mô tả làm thế nào để hai chức năng để tạo ra kết quả:

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)

Bạn cần thêm trợ giúp?

Phát triển các kỹ năng của bạn
Khám phá nội dung đào tạo
Sở hữu tính năng mới đầu tiên
Tham gia Microsoft dùng nội bộ

Thông tin này có hữu ích không?

Bạn hài lòng đến đâu với chất lượng dịch thuật?
Điều gì ảnh hưởng đến trải nghiệm của bạn?

Cảm ơn phản hồi của bạn!

×