R说lm.fit想要一个矩阵

Question

我在课程的上下文中学习R，并收到一条我不明白的错误消息。我从一个文件由导师给加载数据得到x和y：

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

现在我尽量合身OLS，但失败：

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

我真的不知道什么是x 。 class告诉我，它的“数字”并打印其前十位的值是这样的：

> 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，我试着转换x一个矩阵，但这不会改变任何东西：

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

谷歌搜索对于这个错误消息没有任何东西。

Answer 1

好的，在输入问题时找到它。习惯了scikit-learn，statsmodels和其他Python工具，我很困惑lm和lm.fit。后者是一个低级别的拟合程序与调用约定

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

因此，错误消息抱怨的第一个参数，公式，不是我x。我应该用

lm(y ~ x) 

Answer 2

您可以随时使用lm.fit lm.fit（矩阵（X，长度（X），1），Y） 有时人喜欢叫lm.fit为performance.Because lm在内部调用lm.fit，并且它会执行一些额外的jon，如果要运行多次lm，可能会耗费大量时间。