直线矩阵数学之路(2)-四大神器-R(18)
最近研究直線矩陣，稍微總結一下，以后繼續補充：
????目標是這些點到這條直線的距離的平方和最小，可運用最小二乘法，最小二乘法擬合的進程就是回歸，這條直線就是回歸線。
????Lsfit()函數實現最小二乘法擬合，其主要參數為：
????X：一個矩陣的行對應的情況和其列對應為變量。
????Y：結果，可所以一個矩陣，如果你想，以適應多種左手側。
????Wt:可選參數，加權最小二乘法的執行權重向量。
????Intercept:是否應使用截距項。
????Tolerance:公差將用于在矩陣分解
????Yname:用于響應變量的名稱。
????我們以x=(1,2,3,4),y=(2,4,6,8)，可得到回歸線方程為
????Y=2x
????>?y<-c(2,4,6,8)
????>?x<-c(1,2,3,4)
????>?lsfit(x,y)
????$coefficients
????Intercept?????????X?
????????0?????????2?
????........
????........
????上述結果中,Intercept項表現截距，x項表現方程的x的常數項。
????我們先假設回歸線為
????Y=2x+3
????然后，根據回歸線結構x和y值。
????>?y<-c(5,7,9,11)
????>?x<-c(1,2,3,4)
????執行lsfit()函數
????>?lsfit(x,y)
????$coefficients
????Intercept?????????X?
????????3?????????2?
????要正確得出方程的截距為3，x的常數項為2。現實生活中，很難有如此精確的模型，我們再多結構一些點：
????>?y<-c(5,7,9,11,16,20)
????>?x<-c(1,2,3,4,7,9)
????>?lsfit(x,y)
????>?x<-c(1,2,3,4,7,9)
????>?y<-c(5,7,9,11,16,20)
????我們通過plot(x,y)來繪制這些點在直角坐標系中的位置，這個圖也被稱為散點圖。
????>?plot(x,y)
????
????>?lsfit(x,y)
????$coefficients
????Intercept?????????X?
?3.338028??1.845070?
????$residuals
每日一道理只有啟程，才會到達理想和目的地，只有拼搏，才會獲得輝煌的成功，只有播種，才會有收獲。只有追求，才會品味堂堂正正的人。
????[1]?-0.18309859?-0.02816901??0.12676056??0.28169014?-0.25352113??0.05633803
????Coefficients為系數，包含截距和x的系數，residuals表現殘差，殘差分別反響了這些點與直線的差異，殘差越小越好，我們將回歸線也畫上
????>?abline(lsfit(x,y))
????
????可以看到擬合效果還是不錯的，我們也可以使用lm（）函數，來建立線性模型停止回歸分析：
????畫x,y的散點圖：?plot(x,y)
????做相關回歸分析，結果存放在xy中：?lm(y~x)->xy
????顯示xy的相關回歸分析結果:summary(xy)
????畫回歸線:>??abline(?lm(y~x))
????
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文章結束給大家分享下程序員的一些笑話語錄： 打賭
飛機上，一位工程師和一位程序員坐在一起。程序員問工程師是否樂意和他一起玩一種有趣的游戲。工程師想睡覺，于是他很有禮貌地拒絕了，轉身要睡覺。程序員堅持要玩并解釋說這是一個非常有趣的游戲："我問你一個問題，如果你不知道答案，我付你5美元。然后你問我一個問題，如果我答不上來，我付你5美元。"然而，工程師又很有禮貌地拒絕了，又要去睡覺。 程序員這時有些著急了，他說："好吧，如果你不知道答案，你付5美元；如果我不知道答案，我付50美元。"果然，這的確起了作用，工程師答應了。程序員就問："從地球到月球有多遠？"工程師一句話也沒有說，給了程序員5美元。 現在輪到工程師了，他問程序員："什么上山時有三條腿，下山卻有四條腿？"程序員很吃驚地看著工程師，拿出他的便攜式電腦，查找里面的資料，過了半個小時，他叫醒工程師并給了工程師50美元。工程師很禮貌地接過錢又要去睡覺。程序員有些惱怒，問："那么答案是什么呢？"工程師什么也沒有說，掏出錢包，拿出5美元給程序員，轉身就去睡覺了。
轉載于:https://www.cnblogs.com/jiangu66/archive/2013/05/12/3074153.html
總結
以上是生活随笔為你收集整理的直线矩阵数学之路(2)-四大神器-R(18)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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