Fiz uma pergunta sobre um modelo linear feito com R lm
:
"A regressão usou mínimos quadrados iterativos lineares ou não lineares?"
Eu procurei um pouco e [acho que] entendi a diferença entre os dois, mas não consegui encontrar nenhuma evidência do uso de mínimos quadrados lineares por R lm
(que é o que eu acho que ele usa).
Eu vasculhei throuhg lm
e sua lm.fit
documentação de função subjacente , mas não consegui encontrar nada relacionado.
Acho que a pergunta que me foi feita é uma pergunta idiota e provavelmente formulada de maneira errada, mas agradeceria qualquer ajuda sobre como responder a ela.
r
linear-model
lm
PavoDive
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lm
elm.fit
digitar seus nomes na linha de comando. Você também pode inspecionar qualquer objeto retornadolm
para ver a decomposição do QR ali.lm
diz diretamente que ele se encaixa em modelos lineares, exatamente no cabeçalho que diz: "Ajustando modelos lineares". Tão linear, não "não linear". A documentação paralm.fit
mostra o algoritmo usado: ... ".lm.fit()
é um invólucro sem osso para o código C baseado em QR mais interno". Por isso, usa a decomposição QR para calcular o mínimo de quadrados cabido; menciona a decomposição do QR várias vezes depois, descrevendo o que é retornado. Que documentação você leu?Respostas:
O lm usa o método de fatoração QR (um método direto e não iterativo) para resolver problemas lineares de mínimos quadrados.
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