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我正在尝试学习QR分解,但无法在不借助传统矩阵计算的情况下弄清楚如何获得beta_hat的方差.我正在练习iris数据集,这是我到目前为止所拥有的:

y<-(iris$Sepal.Length)
x<-(iris$Sepal.Width)
X<-cbind(1,x)
n<-nrow(X)
p<-ncol(X)
qr.X<-qr(X)
b<-(t(qr.Q(qr.X)) %*% y)[1:p]
R<-qr.R(qr.X)
beta<-as.vector(backsolve(R,b))
res<-as.vector(y-X %*% beta)

谢谢你的帮助!

我正在尝试y = Xb + e使用矩阵的奇异值分解为多元回归分析 ( )编写函数。y并且X必须是输入和回归系数向量b，残差向量e和方差R2作为输出。下面是我到目前为止所拥有的，我完全被困住了。labels重量的部分也给了我一个错误。这labels部分是什么？有人可以给我一些提示来帮助我继续吗？

Test <- function(X, y) {
  x <- t(A) %*% A
  duv <- svd(x)
  x.inv <- duv$v %*% diag(1/duv$d) %*% t(duv$u)
  x.pseudo.inv <- x.inv %*% t(A)
  w <- x.pseudo.inv %*% labels
  return(b, e, R2)
  }