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 lme sua lm.fitdocumentação 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.
A pergunta que você fez parece confusa. Mas, de qualquer maneira, a documentação para o
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Glen_b -Reinstala Monica
lmdiz diretamente que ele se encaixa em modelos lineares, exatamente no cabeçalho que diz: "Ajustando modelos lineares". Tão linear, não "não linear". A documentação para lm.fitmostra 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?
Glen_b, obrigado pelo seu esclarecimento. Eu li os arquivos doc para ambas as funções, fiquei tão determinado a encontrar algo nas linhas de "mínimos quadrados iterativos" que perdi completamente o bit QR e, sim, encontrei as várias ocorrências dele logo depois que o @Brian apontou para ele . Concordo que eles estão confusos e conseguiram me confundir (agora que entendo melhor, posso evitar confusão).
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PavoDive
lmelm.fitdigitar seus nomes na linha de comando. Você também pode inspecionar qualquer objeto retornadolmpara ver a decomposição do QR ali.