On m'a posé une question concernant un modèle linéaire fait avec des R lm:
"La régression a-t-elle utilisé des moindres carrés itératifs linéaires ou non linéaires?"
J'ai cherché un peu et [pense que je] comprends la différence entre les deux, mais je n'ai trouvé aucune preuve de l'utilisation par R des moindres carrés linéaires lm(qui est celui que je pense qu'il utilise).
J'ai peigné throuhg lmet sa lm.fitdocumentation de fonction sous-jacente , mais je n'ai rien trouvé de connexe.
Je pense que la question qui m'a été posée est une question stupide, et elle est probablement mal formulée, mais j'apprécierais toute aide quant à la façon dont je pourrais y répondre.
La question qui vous a été posée semble confuse. Mais de toute façon, la documentation de
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Glen_b -Reinstate Monica
lmdirectement vous indique qu'il s'adapte aux modèles linéaires, juste dans le titre, il dit: "Ajustement des modèles linéaires". Donc linéaire, pas "non linéaire". La documentation de lm.fitvous indique l'algorithme utilisé: ... " .lm.fit()est un wrapper à nu pour le code C QR le plus interne". Il utilise donc la décomposition QR pour calculer l'ajustement des moindres carrés; il mentionne la décomposition QR plusieurs fois plus tard pour décrire ce qui est retourné. Quelle documentation avez-vous lu?
Glen_b, merci pour votre clarification. J'ai lu les fichiers doc pour les deux fonctions, j'étais tellement obsédé par trouver quelque chose sur les lignes des "moindres carrés itératifs" que j'ai raté le bit QR tout à fait, et oui, j'en ai trouvé plusieurs occurrences juste après que @Brian l'ait signalé . Je suis d'accord qu'ils sont confus et ils ont réussi à me confondre (maintenant que je comprends mieux, je peux éviter la confusion).
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PavoDive
lmetlm.fiten tapant leurs noms sur la ligne de commande. Vous pouvez également inspecter tout objet retourné parlmpour voir la décomposition QR juste là.