Decomposição QR diferente em lm e biglm?
Estou tentando recuperar a matriz R da decomposição QR usada em biglm. Para isso eu estou usando uma parte do código em vcov.biglm e colocá-lo em uma função como esta:
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)
}
Mais especificamente, estou tentando obter o mesmo resultado de usar o qr.R do pacote base, que é usado nas decomposições QR da classe "qr", como aquelas contidas na classe lm (lm $ qr). O código para a função base é o seguinte:
qr.R <- function (qr, complete = FALSE) {
if (!is.qr(qr))
stop("argument is not a QR decomposition")
R <- qr$qr
if (!complete)
R <- R[seq.int(min(dim(R))), , drop = FALSE]
R[row(R) > col(R)] <- 0
R
}
Consigo obter o mesmo resultado para uma regressão de amostra, exceto pelos sinais.
x <- as.data.frame(matrix(rnorm(100 * 10), 100, 10))
y <- seq.int(1, 100)
fit.lm <- lm("y ~ .", data = cbind(y, x))
R.lm <- qr.R(fit.lm$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)
Comparando ambos, fica claro que os valores absolutos correspondem, mas não os sinais.
mean(abs(R.lm) - abs(R.biglm) < 1e-6)
[1] 1
mean(R.lm - R.biglm < 1e-6)
[1] 0.9338843
Eu não consigo entender porque isso é. Eu gostaria de poder obter o mesmo resultado para a matriz R que o lm do biglm.