Function lm

lm(
    formula: string,
    data: DataFrame,
    options?: LmFormulaOptions,
): LmFormulaResult
式から線形モデルを当てはめます。R の lm(formula, data) と同等です。weights と contrasts を指定でき、summary() の量も含みます。

モデル行列は modelMatrix のものです (ただし、levels で与えた水準のうち行が残らないものは、R の drop.unused.levels と同じく除きます。真偽値の列は FALSE と TRUE の両方の水準を保ちます)。当てはめは行列形式のもの (同じピボットと許容誤差) で、平方和は double-double で計算し、平均の大きいデータでも精度を保ちます。式の変数または重みに欠測値がある行は除きます (rows に使った行が入ります)。
Parameters
- formula: string
  "y ~ A * B + x" などの式です。
- data: DataFrame
  データフレームです (列のオブジェクト)。
- Optionaloptions: LmFormulaOptions
戻り値 LmFormulaResult
例
```
const fit = lm("y ~ g", { y: [2.1, 3.9, 6.2, 7.8, 10.1, 11.8], g: ["a", "a", "b", "b", "c", "c"] });
fit.coefNames;    // ["(Intercept)", "gb", "gc"]
fit.coefficients; // [3, 4, 7.95]
```
- 定義 models/lm.ts:225
lm(x: Sample | MatrixInput, y: Sample, options?: LmOptions): LmResult
説明変数を行列で与えて、最小二乗法で線形モデルを当てはめます。R の lm(y ~ x) と summary() を合わせたものです (切片なしの場合は y ~ x - 1、重み付き最小二乗法の場合は weights を使います)。x、y、または重みに欠測値がある行は除きます。
Parameters
- x: Sample | MatrixInput
  説明変数です: 行列 (行の配列。説明変数ごとに 1 列)、またはベクトル (説明変数 1 つ) です。
- y: Sample
  応答変数です。
- Optionaloptions: LmOptions
戻り値 LmResult
例
```
const fit = lm([1, 2, 3, 4, 5], [2.1, 3.9, 6.2, 7.8, 10.1]);
fit.coefficients; // [0.05, 1.99]
fit.rSquared;     // 0.99731
```
- 定義 models/lm.ts:241

Function lm

Parameters

戻り値 LmFormulaResult

例

Parameters

戻り値 LmResult

例

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