使用 R 的总最小二乘法答案

【问题标题】：Total Least Square method using R [duplicate]使用 R 的总最小二乘法
【发布时间】：2011-07-31 13:45:00
【问题描述】：

可能重复：
How to calculate Total least squares in R? (Orthogonal regression)

我必须在 R 中实现总最小二乘模型而不是 lm()（线性回归）

谁不明白我的意思，这个链接可能有用：http://en.wikipedia.org/wiki/Total_least_squares

这种回归模型有R函数吗？

【问题讨论】：

如果你能链接之前的问题会更有用：stackoverflow.com/questions/6872928/…，stats.stackexchange.com/questions/13152/how-princomp-works。我认为编辑和澄清你以前的问题比问新问题更有用：你和 Dail 是同一个人吗？？？
PS -- 我已投票结束这个问题并将其与之前的问题合并（从 StackExchange/Crossvalidated 问题中获取一些答案也很有用......）

标签： r

【解决方案1】：

不确定是否有包，但这里有一些代码：

http://r.789695.n4.nabble.com/Total-least-squares-linear-regression-td1475960.html

您也可能通过使用 R 的各种强大的优化包之一来进行相当低效的搜索。由于从这篇文章http://arxiv.org/PS_cache/math/pdf/9805/9805076v1.pdf 看来，质心总是穿过最佳拟合线，因此您只需寻找使欧几里得距离平方和最小化的角度。不应该太难，但这只是让你适应而不是任何诊断。

【讨论】：

戴明不是 TLS。正如维基百科所说“这是戴明回归的概括......”，所以我认为没有相同的东西
是否可能没有 R 函数可以自动完成？
你不是说“戴明是 TLS 但 TLS 不是戴明吗？” :-) 如果没有包会很奇怪（因为从统计上讲，R 似乎真的拥有一切），但你应该能够适应维基百科给你的优化问题，不是吗？
戴明回归是在两个协变量的特殊情况下赋予 TLS 的名称。您几乎没有证据表明您对 TLS 方法有第一个线索，但还敢于告诉其他人他们错了。
@GavinSimpson 不完全是。正交回归是具有两个协变量的 TLS 的特例。但是戴明回归比正交回归更一般：当我们假设方差相等时，正交回归是戴明回归的特例；更一般地说，戴明回归允许任意比例的方差。