Julia中无截距的单变量回归

我可以使用以下参数运行多元回归：

using GLM
using Random
obs = 1000000
X = rand(obs)
y = X .+ rand(Normal(),obs) .+ 7
fit(LinearModel, rand(obs,2), y)

但我似乎不能像你一样进行单变量回归

fit(LinearModel, X, y)

导致方法错误，因为

X

不是矩阵

我可以使用以下方法运行带有截距的回归：

fit(LinearModel, hcat(ones(obs),X), y)

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如何在没有Julia截距的情况下运行单变量回归？

在您询问的情况下，最简单的方法是将

X

转换为

矩阵，使用：

fit(LinearModel, hcat(X), y)

或

在这种情况下，只需写下：

X\y

将在不使用GLM的情况下为您提供所需的答案（但在这种情况下，您只能获得估计值）。
在您询问的情况下，最简单的方法是将
X
转换为
矩阵，使用：

fit(LinearModel, hcat(X), y)

或

在这种情况下，只需写下：

X\y

将在不使用GLM的情况下为您提供所需的答案（但在这种情况下，您只能得到估计值）