我正在学习线性回归,并使用apache commons mathematics library 3.5中的OLSMultipleLinearRegression。我运行了以下示例代码来计算回归参数。
我想计算每行的估算值以便绘制它们。但是根据我阅读的文档,该库没有提供相应的方法来完成此操作。当然,这并不难,可以按照以下方式实现:
// estimate weights from heights and waist
OLSMultipleLinearRegression regression = new OLSMultipleLinearRegression();
// weight
double[] y = new double[] { 50, 60, 65, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95 };
// height, waist
double[][] x = new double[10][];
x[0] = new double[] { 165, 65 };
x[1] = new double[] { 170, 68 };
x[2] = new double[] { 172, 70 };
x[3] = new double[] { 175, 65 };
x[4] = new double[] { 170, 80 };
x[5] = new double[] { 172, 85 };
x[6] = new double[] { 183, 78 };
x[7] = new double[] { 187, 79 };
x[8] = new double[] { 180, 95 };
x[9] = new double[] { 185, 97 };
regression.newSampleData(y, x);
double[] coe = regression.estimateRegressionParameters();
for (double p : coe) {
System.out.println(p);
}
我想计算每行的估算值以便绘制它们。但是根据我阅读的文档,该库没有提供相应的方法来完成此操作。当然,这并不难,可以按照以下方式实现:
double[] z = new double[10];
for (int i = 0; i < z.length; i++) {
z[i] = coe[0];
for (int j = 1; j < coe.length; j++) z[i] += coe[j] * x[i][j - 1];
}
但是是否有更好的方法呢? 我找到了calculateResiduals,它似乎接近我的目的,但它是一个受保护的方法。