JAVA+实现的多元线性回归分析

-1--2--3-/****/packagecom.augurit.eddy.math;/***@authorAdministrator**/publicclassSPT{/***一元线性回归分析*-4-*@paramx[n]*存放自变量x的n个取值*@paramy[n]*存放与自变量x的n个取值相对应的随机变量y的观察值*@paramn*观察点数*@parama[2]*a(0)返回回归系数b,a(1)返回回归系数a*@paramdt[6]*dt(0)返回偏差平方和q,dt(1)返回平均标准偏差s,dt(2)返回回归平方和p,*dt(3)返回最大偏差umax,dt(4)返回最小偏差umin,dt(5)返回偏差平均值u*/publicstaticvoidSPT1(double[]x,double[]y,intn,double[]a,double[]dt)//doublex[],y[],a[2],dt[6];{inti;doublexx,yy,e,f,q,u,p,umax,umin,s;xx=0.0;yy=0.0;for(i=0;i=n-1;i++){xx=xx+x[i]/n;yy=yy+y[i]/n;}e=0.0;f=0.0;for(i=0;i=n-1;i++){q=x[i]-xx;e=e+q*q;f=f+q*(y[i]-yy);}a[1]=f/e;a[0]=yy-a[1]*xx;q=0.0;u=0.0;p=0.0;umax=0.0;umin=1.0e+30;for(i=0;i=n-1;i++){s=a[1]*x[i]+a[0];q=q+(y[i]-s)*(y[i]-s);p=p+(s-yy)*(s-yy);-5-e=Math.abs(y[i]-s);if(eumax)umax=e;if(eumin)umin=e;u=u+e/n;}dt[1]=Math.sqrt(q/n);dt[0]=q;dt[2]=p;dt[3]=umax;dt[4]=umin;dt[5]=u;}/***多元线性回归分析**@paramx[m][n]*每一列存放m个自变量的观察值*@paramy[n]*存放随即变量y的n个观察值*@paramm*自变量的个数*@paramn*观察数据的组数*@parama*返回回归系数a0,...,am*@paramdt[4]*dt[0]偏差平方和q,dt[1]平均标准偏差sdt[2]返回复相关系数rdt[3]返回回归平方和u*@paramv[m]*返回m个自变量的偏相关系数*/publicstaticvoidsqt2(double[][]x,double[]y,intm,intn,double[]a,double[]dt,double[]v){inti,j,k,mm;doubleq,e,u,p,yy,s,r,pp;double[]b=newdouble[(m+1)*(m+1)];mm=m+1;b[mm*mm-1]=n;for(j=0;j=m-1;j++){p=0.0;-6-for(i=0;i=n-1;i++)p=p+x[j][i];b[m*mm+j]=p;b[j*mm+m]=p;}for(i=0;i=m-1;i++)for(j=i;j=m-1;j++){p=0.0;for(k=0;k=n-1;k++)p=p+x[i][k]*x[j][k];b[j*mm+i]=p;b[i*mm+j]=p;}a[m]=0.0;for(i=0;i=n-1;i++)a[m]=a[m]+y[i];for(i=0;i=m-1;i++){a[i]=0.0;for(j=0;j=n-1;j++)a[i]=a[i]+x[i][j]*y[j];}chlk(b,mm,1,a);yy=0.0;for(i=0;i=n-1;i++)yy=yy+y[i]/n;q=0.0;e=0.0;u=0.0;for(i=0;i=n-1;i++){p=a[m];for(j=0;j=m-1;j++)p=p+a[j]*x[j][i];q=q+(y[i]-p)*(y[i]-p);e=e+(y[i]-yy)*(y[i]-yy);u=u+(yy-p)*(yy-p);}s=Math.sqrt(q/n);r=Math.sqrt(1.0-q/e);for(j=0;j=m-1;j++){p=0.0;for(i=0;i=n-1;i++){pp=a[m];for(k=0;k=m-1;k++)if(k!=j)-7-pp=pp+a[k]*x[k][i];p=p+(y[i]-pp)*(y[i]-pp);}v[j]=Math.sqrt(1.0-q/p);}dt[0]=q;dt[1]=s;dt[2]=r;dt[3]=u;}privatestaticintchlk(double[]a,intn,intm,double[]d){inti,j,k,u,v;if((a[0]+1.0==1.0)||(a[0]0.0)){System.out.println(fail\n);return(-2);}a[0]=Math.sqrt(a[0]);for(j=1;j=n-1;j++)a[j]=a[j]/a[0];for(i=1;i=n-1;i++){u=i*n+i;for(j=1;j=i;j++){v=(j-1)*n+i;a[u]=a[u]-a[v]*a[v];}if((a[u]+1.0==1.0)||(a[u]0.0)){System.out.println(fail\n);return(-2);}a[u]=Math.sqrt(a[u]);if(i!=(n-1)){for(j=i+1;j=n-1;j++){v=i*n+j;for(k=1;k=i;k++)a[v]=a[v]-a[(k-1)*n+i]*a[(k-1)*n+j];a[v]=a[v]/a[u];}}}for(j=0;j=m-1;j++){d[j]=d[j]/a[0];for(i=1;i=n-1;i++){-8-u=i*n+i;v=i*m+j;for(k=1;k=i;k++)d[v]=d[v]-a[(k-1)*n+i]*d[(k-1)*m+j];d[v]=d[v]/a[u];}}for(j=0;j=m-1;j++){u=(n-1)*m+j;d[u]=d[u]/a[n*n-1];for(k=n-1;k=1;k--){u=(k-1)*m+j;for(i=k;i=n-1;i++){v=(k-1)*n+i;d[u]=d[u]-a[v]*d[i*m+j];}v=(k-1)*n+k-1;d[u]=d[u]/a[v];}}return(2);}/***@paramargs*/publicstaticvoidmain(String[]args){//TODOAuto-generatedmethodstub/***一元回归*///inti;//double[]dt=newdouble[6];//double[]a=newdouble[2];//double[]x={0.0,0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,//0.6,0.7,0.8,0.9,1.0};//double[]y={2.75,2.84,2.965,3.01,3.20,//3.25,3.38,3.43,3.55,3.66,3.74};//SPT.SPT1(x,y,11,a,dt);//System.out.println();//System.out.println(a=+a[1]+b=+a[0]);//System.out.println(q=+dt[0]+s=+dt[1]+p=+dt[2]);//System.out.println(umax=+dt[3]+umin=+dt[4]+u=+dt[5]);-9-/***多元回归*/inti;double[]a=newdouble[4];double[]v=newdouble[3];double[]dt=newdouble[4];double[][]x={{1.1,1.0,1.2,1.1,0.9},{2.0,2.0,1.8,1.9,2.1},{3.2,3.2,3.0,2.9,2.9}};double[]y={10.1,10.2,10.0,10.1,10.0};SPT.sqt2(x,y,3,5,a,dt,v);for(i=0;i=3;i++)System.out.println(a(+i+)=+a[i]);System.out.println(q=+dt[0]+s=+dt[1]+r=+dt[2]);for(i=0;i=2;i++)System.out.println(v(+i+)=+v[i]);System.out.println(u=+dt[3]);}}