R 中已知固定截距的线性回归

我想使用 R 中的 lm() 函数计算线性回归。此外，我想获得回归的斜率，其中我明确给出截距lm().

我在互联网上找到了一个例子，我尝试阅读 R-help“?lm”（不幸的是我无法理解它），但我没有成功。谁能告诉我我的错误在哪里？

lin <- data.frame(x = c(0:6), y = c(0.3, 0.1, 0.9, 3.1, 5, 4.9, 6.2))
plot (lin$x, lin$y)

regImp = lm(formula = lin$x ~ lin$y)
abline(regImp, col="blue")

# Does not work:
# Use 1 as intercept
explicitIntercept = rep(1, length(lin$x))
regExp = lm(formula = lin$x ~ lin$y + explicitIntercept)
abline(regExp, col="green")

感谢您的帮助。

您可以从回归中减去显式截距，然后拟合无截距模型：

> intercept <- 1.0
> fit <- lm(I(x - intercept) ~ 0 + y, lin)
> summary(fit)

The 0 +抑制截距拟合lm.

edit要绘制拟合图，请使用

> abline(intercept, coef(fit))

附：模型中的变量看起来是错误的：通常是y ~ x, not x ~ y（即回归数应位于左侧，回归量应位于右侧）。