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Results for test_glm.py.

Hard-coded from R or Stata.  Note that some of the remaining discrepancy vs.
Stata may be because Stata uses ML by default unless you specifically ask for
IRLS.
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    Longley used for TestGlmGaussian

    Results are from Stata and R.
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    Uses generated data.  These results are from R and Stata.
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    This test uses generated data.  Results are from R and Stata.
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    Star98 class used with TestGlmBinomial
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    The LBW data can be found here

    https://www.stata-press.com/data/r9/rmain.html
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    Scotvot class is used with TestGlmGamma.
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    The Cancer data can be found here

    https://www.stata-press.com/data/r10/rmain.html
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    CancerLog is used TestGlmGammaLog
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    CancerIdentity is used with TestGlmGammaIdentity
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    The following are from the R script in models.datasets.cpunish
    Slightly different than published results, but should be correct
    Probably due to rounding in cleaning?
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    Same model as Cpunish but with offset of 100.  Many things do not change.
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    Usef

    Data was generated by Hardin and Hilbe using Stata.
    Note only the first 5000 observations are used because
    the models code currently uses np.eye.
    c              Š  C   sBM  t j t j t j t¡¡d¡}t|ddd��}tj|dt	d�dd … }W 5 Q R X |d d…d	f | _
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    The medpar1 data can be found here.

    https://www.stata-press.com/data/hh2/medpar1
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    Wfs used for TestGlmPoissonOffset

    Results are from Stata and R.
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    # From R
    setwd('c:/workspace')
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            family=tweedie(var.power=1.5, link.power=1),
            data=data))
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    # From R
    setwd('c:/workspace')
    data <- read.csv('cpunish.csv', sep=",")

    library(statmod)
    library(tweedie)

    summary(glm(EXECUTIONS ~ INCOME + SOUTH - 1,
            family=tweedie(var.power=2, link.power=1),
            data=data))
    c                 C   s  ddddddddd	d
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    # From R
    setwd('c:/workspace')
    data <- read.csv('cpunish.csv', sep=",")

    library(statmod)
    library(tweedie)

    summary(glm(EXECUTIONS ~ INCOME + SOUTH - 1,
            family=tweedie(var.power=1, link.power=0),
            data=data))
    c                 C   s  ddddddddd	d
dddddddg}ddddddddddddddd d!d"g}d#d$d%d&d'd(d)d*d+d,d-d.d/d0d1d2d3g}d4d5d6d7d8d9d:d;d<d=d>d?d@dAdBdCdDg}|| _ || _|| _|| _dEdFg| _dGdHg| _dI| _dJ| _dK| _dLdMdNdOdPdQdRdSdTdUdVdWdXdYdZd[d\g| _	d S )]Ng4£$¹<@g÷ûÁž«Ó¿g©¢Kã·Â@góx÷Ã_z
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    # From R
    setwd('c:/workspace')
    data <- read.csv('fair.csv', sep=",")

    library(statmod)
    library(tweedie)

    model <- glm(affairs ~ rate_marriage + age + yrs_married -1, data=data,
             family=tweedie(var.power=1.5, link.power = 0))
    r <- resid(model, type='response')
    paste(as.character(r[1:17]), collapse=",")
    r <- resid(model, type='deviance')
    paste(as.character(r[1:17]), collapse=",")
    r <- resid(model, type='pearson')
    paste(as.character(r[1:17]), collapse=",")
    r <- resid(model, type='working')
    paste(as.character(r[1:17]), collapse=",")
    paste(as.character(model$coefficients[1:17]), collapse=",")
    s <- summary(model)
    paste(as.character(sqrt(diag(s$cov.scaled))), collapse=",")
    s$deviance
    paste(as.character(model$fitted.values[1:17]), collapse=",")
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