R语言:lsfit()函数中文帮助文档(中英文对照)

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lsfit(stats)
lsfit()所属R语言包：stats

                                        Find the Least Squares Fit
                                         查找最小二乘拟合

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The least squares estimate of b in the model
在该模型的最小二乘估计b

is found.
被发现。


用法----------Usage----------


lsfit(x, y, wt = NULL, intercept = TRUE, tolerance = 1e-07,
      yname = NULL)



参数----------Arguments----------

参数：x
a matrix whose rows correspond to cases and whose columns correspond to variables.
一个矩阵的行对应的情况和其列对应至变数。


参数：y
the responses, possibly a matrix if you want to fit multiple left hand sides.
的反应，可能是一个矩阵，如果你想，以适应多种左手侧。


参数：wt
an optional vector of weights for performing weighted least squares.
可选的加权最小二乘法的执行权向量。


参数：intercept
whether or not an intercept term should be used.
是否应使用截距项。


参数：tolerance
the tolerance to be used in the matrix decomposition.
公差将用于在矩阵分解。


参数：yname
names to be used for the response variables.
用于响应变量的名称。


Details

详情----------Details----------

If weights are specified then a weighted least squares is performed with the weight given to the jth case specified by the jth entry in wt.
如果指定权重加权最小二乘进行第j第jwt条目指定的情况下重量。

If any observation has a missing value in any field, that observation is removed before the analysis is carried out. This can be quite inefficient if there is a lot of missing data.
如果有任何观察，观察在任何领域的缺失值，被删除前进行了分析。这可能是非常低效的，如果有很多数据缺失。

The implementation is via a modification of the LINPACK subroutines which allow for multiple left-hand sides.
实施是通过修改，允许多个左手双方的LINPACK的子程序。


值----------Value----------

A list with the following named components:
以下命名组件列表：


参数：coef
the least squares estimates of the coefficients in the model (b as stated above).
最小二乘估计模型（b如上所述）的系数。


参数：residuals
residuals from the fit.
从拟合的残差。


参数：intercept
indicates whether an intercept was fitted.
指示是否安装被拦截。


参数：qr
the QR decomposition of the design matrix.
设计矩阵的QR分解。


参考文献----------References----------

The New S Language. Wadsworth & Brooks/Cole.

参见----------See Also----------

lm which usually is preferable; ls.print, ls.diag.
lm通常是可取的;ls.print，ls.diag。


举例----------Examples----------



##-- Using the same data as the lm(.) example:[＃ - 使用相同的数据作为LM例如：（。）]
lsD9 <- lsfit(x = unclass(gl(2,10)), y = weight)
ls.print(lsD9)

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