Rozkład QR różni się w lm i biglm?

Próbuję odzyskać macierz R z rozkładu QR użytego w biglm. W tym celu używam części kodu w vcov.biglm i umieszczam go w takiej funkcji:

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)
}

Dokładniej, staram się uzyskać taki sam wynik, jak użycie qr.R z pakietu podstawowego, który jest używany w dekompozycjach QR klasy „qr”, takich jak te zawarte w klasie lm (lm $ qr). Kod funkcji podstawowej jest następujący:

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
}

Udaje mi się uzyskać ten sam wynik dla regresji próbki, z wyjątkiem znaków.

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)

Porównując oba, jasne jest, że wartości bezwzględne są zgodne, ale nie znaki.

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

Nie mogę zrozumieć, dlaczego tak jest. Chciałbym uzyskać ten sam wynik dla macierzy R, co lm z biglm.

questionAnswers(1)

yourAnswerToTheQuestion