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最小二乘法线性回归函数编码实现


[摘要]本文主要是对最小二乘法线性回归函数编码实现的讲解,希望对大家学习最小二乘法线性回归函数编码实现有所帮助。

  以前在统计学的学习中,有回归分析,如果只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析,最小二乘法可根据给定的数据拟合出一条近似的直线。

  package cn.zhf.test;

  /**

  * 最小二乘法 线性回归 y = a*x + b

  *

  * b = sum( y ) / n - a * sum( x ) / n

  *

  * a = ( n * sum( xy ) - sum( x ) * sum( y ) ) / ( n * sum( x^2 ) - sum(x) ^ 2 )

  *

  */

  public class LinearRegression {

  public static void main(String[] args) {

  int n = 0;

  double[] x = { 1, 2, 3 };

  double[] y = { 3, 6, 9 };

  // 计算总和

  double sumx = 0.0, sumy = 0.0, sumx2 = 0.0;

  while (n < x.length) {

  sumx += x[n];

  sumx2 += x[n] * x[n];

  sumy += y[n];

  n++;

  }

  // 求平均数

  double xbar = sumx / n;

  double ybar = sumy / n;

  // 计算系数

  double xxbar = 0.0, yybar = 0.0, xybar = 0.0;

  for (int i = 0; i < n; i++) {

  xxbar += (x[i] - xbar) * (x[i] - xbar);

  yybar += (y[i] - ybar) * (y[i] - ybar);

  xybar += (x[i] - xbar) * (y[i] - ybar);

  }

  double beta1 = xybar / xxbar;

  double beta0 = ybar - beta1 * xbar;

  System.out.println("y   = " + beta1 + " * x + " + beta0);

  }

  }



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