这些是 lm 调用的基本计算引擎，用于拟合线性模型。除非有经验的用户，否则通常不应直接使用它们。 .lm.fit() 是最内部基于 QR 的 C 代码的基本包装器， glm.fit 和 lsfit 也基于该代码，适合更有经验的用户。

尺寸 n * p 的设计矩阵。

长度为 n 的观测值向量，或具有 n 行的矩阵。

wfit 函数拟合过程中使用的权重向量（长度 n ）。加权最小二乘法与权重 w 一起使用，即 sum(w * e^2) 被最小化。

（长度为 n 的数字）。这可用于指定拟合期间要包含在线性预测器中的先验已知分量。

目前仅支持 method = "qr" 。

qr 分解的耐受性。默认值为 1e-7。

合乎逻辑的。如果 FALSE ，单一模型是错误的。

currently disregarded.

带有组件的 list （适用于 lm.fit 和 lm.wfit ）

p vector

n 向量或矩阵

n 向量或矩阵

正交单 df 效应的 n 向量。其中第一个 rank 对应于非混叠系数，并相应命名。

n 矢量 — 仅适用于 *wfit* 功能。

整数，给出排名

残差自由度

QR 分解，请参阅 qr 。

没有任何立柱或非零重量的拟合没有 effects 和 qr 组件。

.lm.fit() 返回上述内容的子集、未包装的 qr 部分，以及指示基础 QR 算法是否进行旋转的逻辑组件 pivoted 。

lm 应该用于线性最小二乘回归，除非您更了解。