В lm.wfit, что делает z <- .Call (C_Cdqrls, x * wts, y * wts, tol)?

Question

Мой главный вопрос: как R вычисляет R^2 в случае WLS? Он не просто взвешивает наблюдения, а затем вычисляет R^2. Чтобы попытаться выяснить это, я шел через исходный код, пока я не столкнулся с этим в lm.wfit код:

z <- .Call(C_Cdqrls, x *wts, y*wts, tol) 

Что здесь делается? Кто-нибудь знает, как я могу получить доступ к коду для этого, чтобы узнать подробности? I.e., что возвращается к z? Как есть C_Cdqrls, x*wts, y*wts, tol б/у?

То, что я понимаю до сих пор (и я не уверен, правильно ли это), заключается в том, что .Call означает, что R выполняет этот код на C. Однако я хотел бы посмотреть, как это делается на C, если возможно ,

Спасибо!

Answer 1

Поиск Google быстро производится следующим образом:

https://svn.r-project.org/R/trunk/src/library/stats/src/lm.c

Answer 2

Значение R squared фактически вычисляется при вызове summary.lm, вы можете посмотреть на исходный код для любой функции, либо в самом хранилище SVN (https://svn.r-project.org/R/) , или this read only mirror на github.

Глядя в https://github.com/wch/r-source/blob/trunk/src/library/stats/R/lm.R для summary.lm

мы видим следующий учет весов (w)

r <- z$residuals 
f <- z$fitted.values 
w <- z$weights 
if (is.null(w)) { 
    mss <- if (attr(z$terms, "intercept")) 
     sum((f - mean(f))^2) else sum(f^2) 
    rss <- sum(r^2) 
} else { 
    mss <- if (attr(z$terms, "intercept")) { 
     m <- sum(w * f /sum(w)) 
     sum(w * (f - m)^2) 
    } else sum(w * f^2) 
    rss <- sum(w * r^2) 
    r <- sqrt(w) * r 
} 
# ..... some other code 
# ... then this definition 
ans$r.squared <- mss/(mss + rss)