R - 如何从 lm.fit 中提取斜率和截距？答案

【问题标题】：R - How to extract slope and intercept from lm.fit?R - 如何从 lm.fit 中提取斜率和截距？
【发布时间】：2018-03-12 21:26:46
【问题描述】：

我需要一种比 lm() 方法更快的线性回归方法。我发现 lm.fit() 快了很多，但我想知道如何使用结果。例如使用此代码：

x = 1:5
y = 5:1

regr = lm.fit(as.matrix(x), y)
str(regr)

输出：

List of 8
 $ coefficients : Named num 0.636
  ..- attr(*, "names")= chr "x1"
 $ residuals    : num [1:5] 4.364 2.727 1.091 -0.545 -2.182
 $ effects      : Named num [1:5] -4.719 1.69 -0.465 -2.619 -4.774
  ..- attr(*, "names")= chr [1:5] "x1" "" "" "" ...
 $ rank         : int 1
 $ fitted.values: num [1:5] 0.636 1.273 1.909 2.545 3.182
 $ assign       : NULL
 $ qr           :List of 5
  ..$ qr   : num [1:5, 1] -7.416 0.27 0.405 0.539 0.674
  ..$ qraux: num 1.13
  ..$ pivot: int 1
  ..$ tol  : num 1e-07
  ..$ rank : int 1
  ..- attr(*, "class")= chr "qr"
 $ df.residual  : int 4

我期望截距 = 6 和斜率 = -1，但上面的结果不包含任何接近的结果。另外，lm.fit() 输出 r 的平方吗？

【问题讨论】：

m 和 k 到底应该是什么？您是在谈论斜率和截距项吗？如果您将单列矩阵传递给lm.fit，则您不适合截距项。试试lm.fit(cbind(1, x), y)。
是的，很抱歉没有澄清这一点，我编辑了这个问题，好吧，这个改变成功了，谢谢！
还有办法让 r 平方吗？
来自 lm.fit 的帮助：“这些是 lm 调用的用于拟合线性模型的基本计算引擎。这些通常不应该直接使用，除非有经验的用户。”尝试改用lm(y~x)。

标签： r linear-regression

【解决方案1】：

lm.fit 允许手动执行更多操作，因此，正如@MrFlick 评论的那样，我们必须手动包含截距以及使用cbind(1, x) 作为设计矩阵。 R^2 没有提供，但我们可以很容易地计算出来：

x <- 1:5
y <- 5:1 + rnorm(5)
regr <- lm.fit(cbind(1, x), y)
regr$coef
#                     x 
#  5.2044349 -0.5535963 
1 - var(regr$residuals) / var(y) # R^2
# [1] 0.3557227
1 - var(regr$residuals) / var(y) * (length(y) - 1) / regr$df.residual # Adj. R^2
# [1] 0.1409636

【讨论】：