c語言版的線性回歸分析函數(shù)(參考版)
2025-07-02 07:30本頁面
【正文】 （）。什么？你問我懂不懂？呵呵，不瞞你說，我的主業(yè)就是統(tǒng)計，而且統(tǒng)計師職務(wù)已經(jīng)有20年，也就是文革 后第一批評定的，而且第一批全國自學(xué)考試統(tǒng)計大專畢業(yè)，編程序只是我的業(yè)余愛好，不過我退養(yǎng)休息了近10年，也忘得差不多了，但是還是能看懂這些簡單的東 東。其運行結(jié)果是一樣的，可能以前我為了DOS下的運行速度，單獨寫了一個函數(shù)，因為畢竟多元回歸分析很少用到，而一元回歸是經(jīng)常使用的。其實，一元線性回歸是多元線性回歸的一個特例，完全可以使用同一個函數(shù)，如前面的例子：if (MultipleRegression((double*)data1, 12, 2, Answer, SquarePoor) == 0) 運行結(jié)果見下圖，同上面，查F分布表，(4,10)，可以說是極度回歸顯著。0。5)。SquarePoor,Display((double*)data,0)SquarePoor)5,(MultipleRegression((double*)data,SquarePoor[4]。doublemain(){system(pause)。}*v,*p*p,Answer[j]。*pv++)++,=for=pirows。idat。p=forprintf(剩余分析: )。+/SquarePoor[3],SquarePoor[2]printf(FSquarePoor[1],SquarePoor[0]SquarePoor[3])。剩余方差：% ,printf(剩余平方和：%SquarePoor[0],printf(回歸顯著性檢驗: )。i)。%.5lf*X%d,printf(++)=for%.5lf,Yj。intv,intintdoubledoubleDisplay(double},}。2390,1613,{},2083,1612,{},2093,1400,{},2388,1920,{},2287,1328,{},2390,2199,{},2251,2016,{},2207,1955,{},1769,1873,{},2176,2050,{},2143,1890,{},1864,1970,{},1672,1565,{},1386,1771,{},981,1536,{YX4X1=下面是一個多元回歸的例子：double剩余方差：Q / (n m 1)，n為觀察數(shù)據(jù)的樣本數(shù)，m同上（沒找到圖）。該公式其實就是U/(U+Q)的平方根（沒找到這個公式的圖）。n。free(dat)。}else // 剩余方差if (rows cols )回歸方差/==//*+=//*+==//Answer[i])。(*pa++)++,=1,(ipmrows。m0。(mdata。pSquarePoor[1]SquarePoor[0]Y的平均值brows。bb{SquarePoor)amp。0(n//計算方程式Answer)。LinearEquations(dat,n}Y)Sum(Xncols]//=++*+p[count])。(p[n]acols)pmrows。m0。m=,(ancount。n0。(n=dat[0,=*p。bcols)pmrows。mn。datap=,(b*=dat[i+1,=+++*+*=dat[n+1,=+++*+p[i])。(p[n]acols)pmrows。m0。m=,(at
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