Я пытаюсь восстановить матрицу R из QR-разложения, используемого в biglm. Для этого я использую часть кода в vcov.biglm и помещаю его в такую функцию:

qr.R.biglm <- function (object, ...) {
    # Return the qr.R matrix from a biglm object
    object$qr <- .Call("singcheckQR", object$qr)
    p <- length(object$qr$D)
    R <- diag(p)
    R[row(R) > col(R)] <- object$qr$rbar
    R <- t(R)
    R <- sqrt(object$qr$D) * R
    dimnames(R) <- list(object$names, object$names)
    return(R)
}

В частности, я пытаюсь получить тот же результат, что и при использовании qr.R из базового пакета, который используется в разложениях QR класса "qr", таких как те, которые содержатся в классе lm (lm $ qr). Код для базовой функции выглядит следующим образом:

qr.R <- function (qr, complete = FALSE) {
    if (!is.qr(qr)) 
        stop("argument is not a QR decomposition")
    R <- qr$qr
    if (!complete) 
        R <- R[seq.int(min(dim(R))), , drop = FALSE]
    R[row(R) > col(R)] <- 0
    R
}

Мне удается получить тот же результат для выборочной регрессии, за исключением признаков.

x <- as.data.frame(matrix(rnorm(100 * 10), 100, 10))
y <- seq.int(1, 100)
fit.lm <- lm("y ~ .", data =  cbind(y, x))
R.lm <- qr.R(fit.lm$qr)

library(biglm)
fmla <- as.formula(paste("y ~ ", paste(colnames(x), collapse = "+")))
fit.biglm <- biglm(fmla, data = cbind(y, x))
R.biglm <- qr.R.biglm(fit.biglm)

Сравнивая оба, ясно, что абсолютные значения совпадают, но не знаки.

mean(abs(R.lm) - abs(R.biglm) < 1e-6)
[1] 1
mean(R.lm - R.biglm < 1e-6)
[1] 0.9338843

Я не могу понять, почему это так. Я хотел бы иметь возможность получить тот же результат для матрицы R, что и lm из biglm.