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现在我试图在密集点区域应用线性回归拟合，但是我的线性回归线似乎完全偏离了它应该在的地方？
在这里演示的是我在左侧的图，其中包含 Lowess 回归拟合和线性拟合。
lines(lowess(na.omit(a),na.omit(b),iter=10),col='gray',lwd=3)
abline(lm(b[cc]~a[cc]),lwd=3)
最佳答案
线性回归是一种将线性函数拟合到一组最小二乘误差的点(观测值)的方法。
现在想象一下你的热图指示一个形状，你会假设最适合垂直线的形状。只需将您的热图逆时针旋转 10 度即可。
现在应该如何定义垂直的线性函数？确切地说，这是不可能的。
这个小小的思想实验的结果是你混淆了线性回归的目的，而你最可能想要的是 - 正如 Gavin Simpson 已经指出的 - the 1st principal component vector .
关于r - 为什么我的线性回归拟合线看起来不对？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/22272715/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！