c語(yǔ)言版的線性回歸分析函數(shù)-資料下載頁(yè)
2025-06-29 07:30本頁(yè)面
【正文】 式：, 回歸系數(shù)方程組： F檢驗(yàn)：相關(guān)系數(shù)：，其中，Syy是離差平方和（回歸平方和與剩余平方和之和）。該公式其實(shí)就是U/(U+Q)的平方根（沒(méi)找到這個(gè)公式的圖）?；貧w方差：U / m，m為回歸方程式中自變量的個(gè)數(shù)（沒(méi)找到圖）。剩余方差：Q / (n m 1)，n為觀察數(shù)據(jù)的樣本數(shù)，m同上（沒(méi)找到圖）。標(biāo)準(zhǔn)誤差：也叫標(biāo)準(zhǔn)誤，就是剩余方差的平方根（沒(méi)找到圖）。下面是一個(gè)多元回歸的例子：doubledata[15][5]={//X1X2X3X4Y{316,1536,874,981,3894},{385,1771,777,1386,4628},{299,1565,678,1672,4569},{326,1970,785,1864,5340},{441,1890,785,2143,5449},{460,2050,709,2176,5599},{470,1873,673,1769,5010},{504,1955,793,2207,5694},{348,2016,968,2251,5792},{400,2199,944,2390,6126},{496,1328,749,2287,5025},{497,1920,952,2388,5924},{533,1400,1452,2093,5657},{506,1612,1587,2083,6019},{458,1613,1485,2390,6141},}。voidDisplay(double*dat,double*Answer,double*SquarePoor,introws,intcols){doublev,*p。inti,j。printf(回歸方程式: Y=%.5lf,Answer[0])。for(i=1。icols。i++)printf(+%.5lf*X%d,Answer[i],i)。printf( )。printf(回歸顯著性檢驗(yàn): )。printf(回歸平方和：%回歸方差：% ,SquarePoor[0],SquarePoor[2])。printf(剩余平方和：%剩余方差：% ,SquarePoor[1],SquarePoor[3])。printf(離差平方和：%標(biāo)準(zhǔn)誤差：% ,SquarePoor[0]+SquarePoor[1],sqrt(SquarePoor[3]))。printf(F檢驗(yàn)：%相關(guān)系數(shù)：% ,SquarePoor[2]/SquarePoor[3],sqrt(SquarePoor[0]/(SquarePoor[0]+SquarePoor[1])))。printf(剩余分析: )。printf(觀察值估計(jì)值剩余值剩余平方 )。for(i=0,p=dat。irows。i++,p++){v=Answer[0]。for(j=1。jcols。j++,p++)v+=*p*Answer[j]。printf(%%%% ,*p,v,*pv,(*pv)*(*pv))。}system(pause)。}intmain(){doubleAnswer[5],SquarePoor[4]。if(MultipleRegression((double*)data,15,5,Answer,SquarePoor)==0)Display((double*)data,Answer,SquarePoor,15,5)。return0。} 運(yùn)行結(jié)果見下圖，同上面，查F分布表，(4,10)，可以說(shuō)是極度回歸顯著。如果要根據(jù)回歸方程進(jìn)行預(yù)測(cè)和控制，還應(yīng)該計(jì)算很多指標(biāo)，如偏相關(guān)指標(biāo)，t分布檢驗(yàn)指標(biāo)等，不過(guò)，本文只是介紹2個(gè)函數(shù)，并不是完整的回歸分析程序，因此沒(méi)必要計(jì)算那些指標(biāo)。其實(shí)，一元線性回歸是多元線性回歸的一個(gè)特例，完全可以使用同一個(gè)函數(shù)，如前面的例子：if (MultipleRegression((double*)data1, 12, 2, Answer, SquarePoor) == 0) Display((double*)data, Answer, SquarePoor, 12, 2)。其運(yùn)行結(jié)果是一樣的，可能以前我為了DOS下的運(yùn)行速度，單獨(dú)寫了一個(gè)函數(shù)，因?yàn)楫吘苟嘣貧w分析很少用到，而一元回歸是經(jīng)常使用的。本 文到此就該結(jié)束了，本來(lái)只是介紹以前的幾個(gè)C函數(shù)，卻介紹起統(tǒng)計(jì)知識(shí)來(lái)了，不過(guò)，如果誰(shuí)想使用這些函數(shù)，完全不懂有關(guān)知識(shí)是不行的，相信大多數(shù)人應(yīng)該能夠 看懂，畢竟大學(xué)生以上學(xué)歷的人居多，比我的水平高多了。什么？你問(wèn)我懂不懂？呵呵，不瞞你說(shuō)，我的主業(yè)就是統(tǒng)計(jì)，而且統(tǒng)計(jì)師職務(wù)已經(jīng)有20年，也就是文革 后第一批評(píng)定的，而且第一批全國(guó)自學(xué)考試統(tǒng)計(jì)大專畢業(yè)，編程序只是我的業(yè)余愛好，不過(guò)我退養(yǎng)休息了近10年，也忘得差不多了，但是還是能看懂這些簡(jiǎn)單的東 東。補(bǔ)記：應(yīng)一些朋友要求，《Delphi版的線性回歸分析》已經(jīng)發(fā)布。（）
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