考虑下列R-代码（我认为它，最终调用一些Fortran语言）： X <- 1:1000
Y <- rep(1,1000)
summary(lm(Y~X))
为什么值的汇总回来了？由于Y中没有差异，这个模型不适合吗？更重要的是，为什么模型R^2〜= 0.5？ 编辑 我跟踪代码从LM至lm.fit，可以看到这一呼吁： z <- .Fortran("dqrls", qr = x, n = n,
我想用多个变量（实际上只是2）实现线性回归。我正在使用ML级斯坦福大学的数据。我为它的单个可变情况正确工作。相同的代码应该已经为多个工作，但是，不。 LINK到数据： http://s3.amazonaws.com/mlclass-resources/exercises/mlclass-ex1.zip 特征规格化： ''' This is for the regression with multi
Im做对股市数据时间序列分析，并试图按照以下步骤实施分段线性分割的算法，它是： split(T [ta, tb ]) – split a time series T of length
n from time ta to time tb where 0 ≤ a < b ≤ n
1: Ttemp = ∅
2: εmin = ∞;
3: εtotal = 0;