R說lm.fit想要一個矩陣

Question

我在課程的上下文中學習R，並收到一條我不明白的錯誤消息。我從一個文件由導師給加載數據得到x和y：

> load("7.R.RData") 
> ls() 
[1] "x" "y" 

現在我儘量合身OLS，但失敗：

> lm.fit(y ~ x) 
Error in lm.fit(y ~ x) : 'x' must be a matrix 

我真的不知道什麼是x 。 class告訴我，它的「數字」並打印其前十位的值是這樣的：

> class(x) 
[1] "numeric" 
> x[1:10] 
[1] 140.1638 140.4303 140.9321 141.7705 140.0042 141.7460 141.8617 141.1520 

天真，我試着轉換x一個矩陣，但這不會改變任何東西：

> x = matrix(x) 
> lm.fit(y ~ x) 
Error in lm.fit(y ~ x) : 'x' must be a matrix 

谷歌搜索對於這個錯誤消息沒有任何東西。

Answer 1

好的，在輸入問題時找到它。習慣了scikit-learn，statsmodels和其他Python工具，我很困惑lm和lm.fit。後者是一個低級別的擬合程序與調用約定

lm.fit (x, y, offset = NULL, method = "qr", tol = 1e-7, 
     singular.ok = TRUE, ...) 

因此，錯誤消息抱怨的第一個參數，公式，不是我x。我應該用

lm(y ~ x) 

Answer 2

您可以隨時使用lm.fit lm.fit（矩陣（X，長度（X），1），Y） 有時人喜歡叫lm.fit爲performance.Because lm在內部調用lm.fit，並且它會執行一些額外的jon，如果要運行多次lm，可能會耗費大量時間。